Validation of nutrient intake using an FFQ and repeated 24 h recalls in black and white subjects of the Adventist Health Study-2 (AHS-2)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To validate a 204-item quantitative FFQ for measurement of nutrient intake in the Adventist Health Study-2 (AHS-2). DESIGN: Calibration study participants were randomly selected from the AHS-2 cohort by church, and then subject-within-church. Each participant provided two sets of three weighted 24 h dietary recalls and a 204-item FFQ. Race-specific correlation coefficients (r), corrected for attenuation from within-person variation in the recalls, were calculated for selected energy-adjusted macro- and micronutrients. SETTING: Adult members of the AHS-2 cohort geographically spread throughout the USA and Canada. SUBJECTS: Calibration study participants included 461 blacks of American and Caribbean origin and 550 whites. RESULTS: Calibration study subjects represented the total cohort very well with respect to demographic variables. Approximately 33 % were males. Whites were older, had higher education and lower BMI compared with blacks. Across fifty-one variables, average deattenuated energy-adjusted validity correlations were 0.60 in whites and 0.52 in blacks. Individual components of protein had validity ranging from 0.40 to 0.68 in blacks and from 0.63 to 0.85 in whites; for total fat and fatty acids, validity ranged from 0.43 to 0.75 in blacks and from 0.46 to 0.77 in whites. Of the eighteen micronutrients assessed, sixteen in blacks and sixteen in whites had deattenuated energy-adjusted correlations >or=0.4, averaging 0.60 and 0.53 in whites and blacks, respectively. CONCLUSIONS: With few exceptions validity coefficients were moderate to high for macronutrients, fatty acids, vitamins, minerals and fibre. We expect to successfully use these data for measurement error correction in analyses of diet and disease risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».