Development, reproducibility and validity of the food frequency questionnaire in the Poland arm of the Prospective Urban and Rural Epidemiological (PURE) study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A food frequency questionnaire (FFQ) is the most commonly used method in large epidemiological studies. The validation of an FFQ is essential for specific populations because foods are culture-dependent. The present study aimed to develop an FFQ and evaluate its validity and reproducibility in estimating the intake of nutrients in urban and rural areas of Poland. METHODS: Adult participants (n = 146) in the Polish arm of the ongoing Prospective Urban and Rural Epidemiological (PURE) study completed FFQs on two occasions, as well as four 24-h dietary recalls (DRs) during a 12-month period. Correlation coefficients (r) and de-attenuated correlation coefficients between dietary recalls and both FFQs were calculated for selected macro- and micronutrients. Agreement between the two methods was evaluated by classification into quartiles and the Bland-Altman method. Reproducibility was assessed by the intra-class correlation coefficient (ICC). RESULTS: The final food list contained 134 food items. For urban participants, FFQ2 generally underestimated energy, protein and fat compared to the FFQ1 and mean of DRs. In rural areas, compared to DRs, both FFQs overestimated energy and macronutrients. For both urban and rural settings, de-attenuated correlation exceeded 0.4 for almost all nutrients and the exact agreement in quartile categorisation was >66%. When assessing repeatability, ICC varied from 0.39-0.63 in an urban setting and 0.19-0.45 in a rural setting. CONCLUSIONS: This 134-item FFQ has good validity and reproducibility in relation to the reference method and can be used to rank individuals based on their macro- and micronutrient intake.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».