Accuracy of self-reported intake of signature foods in a school meal intervention study: comparison between control and intervention period
Notice bibliographique
Résumé
Bias in self-reported dietary intake is important when evaluating the effect of dietary interventions, particularly for intervention foods. However, few have investigated this in children, and none have investigated the reporting accuracy of fish intake in children using biomarkers. In a Danish school meal study, 8- to 11-year-old children (n 834) were served the New Nordic Diet (NND) for lunch. The present study examined the accuracy of self-reported intake of signature foods (berries, cabbage, root vegetables, legumes, herbs, potatoes, wild plants, mushrooms, nuts and fish) characterising the NND. Children, assisted by parents, self-reported their diet in a Web-based Dietary Assessment Software for Children during the intervention and control (packed lunch) periods. The reported fish intake by children was compared with their ranking according to fasting whole-blood EPA and DHA concentration and weight percentage using the Spearman correlations and cross-classification. Direct observation of school lunch intake (n 193) was used to score the accuracy of food-reporting as matches, intrusions, omissions and faults. The reporting of all lunch foods had higher percentage of matches compared with the reporting of signature foods in both periods, and the accuracy was higher during the control period compared with the intervention period. Both Spearman's rank correlations and linear mixed models demonstrated positive associations between EPA+DHA and reported fish intake. The direct observations showed that both reported and real intake of signature foods did increase during the intervention period. In conclusion, the self-reported data represented a true increase in the intake of signature foods and can be used to examine dietary intervention effects.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».