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Enregistrement W2164631575 · doi:10.1186/1477-7525-8-26

An instrument to assess quality of life in relation to nutrition: item generation, item reduction and initial validation

2010· article· en· W2164631575 sur OpenAlexaff
Holger J. Schünemann, Francesca Sperati, Maddalena Barba, Nancy Santesso, Camilla Melegari, Elie A. Akl, Gordon Guyatt, Paola Muti

Notice bibliographique

RevueHealth and Quality of Life Outcomes · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesUniversità degli Studi di Parma
Mots-clésQuality of life (healthcare)Convergent validityContext (archaeology)Construct validityPopulationPsychologyGerontologyReliability (semiconductor)Clinical psychologyMedicinePsychometricsEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: It is arguable that modification of diet, given its potential for positive health outcomes, should be widely advocated and adopted. However, food intake, as a basic human need, and its modification may be accompanied by sensations of both pleasure and despondency and may consequently affect to quality of life (QoL). Thus, the feasibility and success of dietary changes will depend, at least partly, on whether potential negative influences on QoL can be avoided. This is of particular importance in the context of dietary intervention studies and in the development of new food products to improve health and well being. Instruments to measure the impact of nutrition on quality of life in the general population, however, are few and far between. Therefore, the aim of this project was to develop an instrument for measuring QoL related to nutrition in the general population. METHODS AND RESULTS: We recruited participants from the general population and followed standard methodology for quality of life instrument development (identification of population, item selection, n = 24; item reduction, n = 81; item presentation, n = 12; pretesting of questionnaire and initial validation, n = 2576; construct validation n = 128; and test-retest reliability n = 20). Of 187 initial items, 29 were selected for final presentation. Factor analysis revealed an instrument with 5 domains. The instrument demonstrated good cross-sectional divergent and convergent construct validity when correlated with scores of the 8 domains of the SF-36 (ranging from -0.078 to 0.562, 19 out of 40 tested correlations were statistically significant and 24 correlations were predicted correctly) and good test-retest reliability (intra-class correlation coefficients from 0.71 for symptoms to 0.90). CONCLUSIONS: We developed and validated an instrument with 29 items across 5 domains to assess quality of life related to nutrition and other aspects of food intake. The instrument demonstrated good face and construct validity as well as good reliability. Future work will focus on the evaluation of longitudinal construct validity and responsiveness.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,428

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,239
Tête enseignante GPT0,460
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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