Development and validation of a food-frequency questionnaire for the determination of detailed fatty acid intakes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To validate a fat intake questionnaire (FIQ) developed to assess habitual dietary intake while focusing on the assessment of detailed fatty acid intake including total trans unsaturated fatty acids (TUFA). DESIGN: An 88 food item/food group FIQ was developed using a meal pattern technique. Validation was achieved by comparison with dietary intake assessed by a modified diet history (DH) in a cross-over design. Eighty-four individuals supplied adipose tissue biopsies for linoleic acid and total TUFA analysis as an independent validation of the FIQ and DH. SETTING: Medical Centre, Dublin Airport, Republic of Ireland. SUBJECTS: One hundred and five healthy volunteers (43 females and 62 males aged 23-63 years). RESULTS: Significant correlations (P<0.0005) were achieved for intakes of energy (0.78), total fat (0.77), saturated fat (0.77), monounsaturated fat (0.63), polyunsaturated fat (0.73), TUFA (0.67) and linoleic acid (0.71) assessed by the FIQ compared with the DH. Linoleic acid intake assessed by the FIQ and the DH was significantly correlated with adipose tissue concentrations (r=0.58 and 0.49, respectively; P<0.005); however, total TUFA intake was poorly correlated with adipose tissue concentrations (r=0.17 and 0.10 for FIQ and DH, respectively). CONCLUSIONS: The FIQ compared favourably with the DH in assessing habitual diet, in particular fatty acid intake. In addition, the FIQ was successfully validated against the linoleic acid composition of adipose tissue, an independent biomarker of relative fatty acid status. The FIQ could therefore be used as an alternative to the DH as it is a shorter, less labour-intensive method.
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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 | 0,014 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».