Comparison of response rates, intake estimates, and preferences between the National Cancer Institute’s Automated Self‐Administered 24‐Hour Recall and interviewer‐administered Automated Multiple Pass Method recalls (36.7)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To compare response rates, intake estimates, and preferences between ASA24 and interviewer‐administered AMPM recalls. Methods: About 1200 participants were recruited from three integrated health systems using quota sampling to ensure representation of a range of ages and race/ethnicity groups. Participants were asked to complete two 24HRs, 4‐7 weeks apart, and randomized into four study groups: 1) two ASA24s; 2) two AMPMs; 3) ASA24 first and AMPM second; and 4) AMPM first and ASA24 second. Results: Almost all enrolled participants (95%) completed at least one recall and 80% completed two; response rates did not differ by recall mode. Estimated intakes of energy, nutrients and food groups were comparable for ASA24 and AMPM; for example, energy, 2132 vs. 2126 kcal; fat, 84.9 vs. 82.8 g; saturated fat, 27.9 vs. 26.9 g; fiber, 18.4 vs. 18.4 g; and fruits and vegetables, 3.0 vs. 3.1 cup equivalents. Of participants completing one ASA24 and one AMPM, a greater percentage overall and by sex and site preferred ASA24. Discussion: These findings show that ASA24 performs well relative to AMPM recalls. ASA24 offers significant savings over interviewer‐administered recalls, is publicly available from NCI at no charge, and has been used in over 800 studies to collect over 113,000 recalls, indicating its feasibility for use in large‐scale research. ASA24 is currently being updated to run on mobile applications.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,016 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».