Comparison of a semi-quantitative food frequency questionnaire with 24-hour dietary recalls to assess dietary intake of adult Kuwaitis
Notice bibliographique
Résumé
The lifestyle of the residents of Arab and Persian Gulf countries is changing due to globalization. They consume more fat, meat, fast foods, and sugar than before. 1 To assess an individuals’ dietary intake, a valid dietary tool is needed. We developed such an instrument for the population of the United Arab Emirates (UAE). The foods consumed in UAE, however, are influenced by its large multicultural immigrant population, and are not typical of those eaten in other countries in the region. Thus, it was necessary to develop such an instrument. It is necessary to validate any food frequency questionnaires (FFQ) that are developed for specific populations, as incorrect information may lead to false associations between dietary factors and diseases or disease-related markers. 2 We developed a semiquantitative food frequency questionnaire (SFFQ) and accompanying food composition database for Kuwait. The SFFQ effectively captures the type and quantity of food the population in Kuwait usually eat, and their frequency. When these data are combined with the food composition table for Kuwait, it is possible to determine long-term nutrient intake for this population. The developed SFFQ listed standard portions of food items traditionally consumed in Kuwait, and intake frequencies for the food items consisted of 9 categories ranging from “never/once a month” to “more than 6
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».