Nutrient estimation from an FFQ developed for a black Zimbabwean population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is little information in the literature on methods of food composition database development to calculate nutrient intake from food frequency questionnaire (FFQ) data. The aim of this study is to describe the development of an FFQ and a food composition table to calculate nutrient intake in a Black Zimbabwean population. METHODS: Trained interviewers collected 24-hour dietary recalls (24 hr DR) from high and low income families in urban and rural Zimbabwe. Based on these data and input from local experts we developed an FFQ, containing a list of frequently consumed foods, standard portion sizes, and categories of consumption frequency. We created a food composition table of the foods found in the FFQ so that we could compute nutrient intake. We used the USDA nutrient database as the main resource because it is relatively complete, updated, and easily accessible. To choose the food item in the USDA nutrient database that most closely matched the nutrient content of the local food we referred to a local food composition table. RESULTS: Almost all the participants ate sadza (maize porridge) at least 5 times a week, and about half had matemba (fish) and caterpillar more than once a month. Nutrient estimates obtained from the FFQ data by using the USDA and Zimbabwean food composition tables were similar for total energy intake intra class correlation (ICC) = 0.99, and carbohydrate (ICC = 0.99), but different for vitamin A (ICC = 0.53), and total folate (ICC = 0.68). CONCLUSION: We have described a standardized process of FFQ and food composition database development for a Black Zimbabwean population.
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».