Validity and reliability of a food frequency questionnaire to estimate dietary intake among Lebanese children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nutritional status during childhood is critical given its effect on growth and development as well as its association with disease risk later in life. The Middle East and North Africa (MENA) region is experiencing alarming rates of childhood malnutrition, both over- and under-nutrition. Hence, there is a need for valid tools to assess dietary intake for children in this region. To date, there are no validated dietary assessment tools for children in any country of the MENA region. The main objective of this study was to examine the validity and reliability of a Food Frequency Questionnaire (FFQ) for the assessment of dietary intake among Lebanese children. METHODS: Children, aged 5 to 10 years (n = 111), were recruited from public and private schools of Beirut, Lebanon. Mothers (proxies to report their children's dietary intake) completed two FFQs, four weeks apart. Four 24-hour recalls (24-HRs) were collected weekly during the duration of the study. Spearman correlations and Bland-Altman plots were used to assess validity. Linear regression models were used to derive calibration factors for boys and girls. Reproducibility statistics included Intraclass Correlation Coefficient (ICC) and percent agreement. RESULTS: Correlation coefficients between dietary intake estimates derived from FFQ and 24-HRs were significant at p < 0.001 with the highest correlation observed for energy (0.54) and the lowest for monounsaturated fatty acids (0.26). The majority of data points in the Bland-Altman plots lied between the limits of agreement, closer to the middle horizontal line. After applying the calibration factors for boys and girls, the mean energy and nutrient intakes estimated by the FFQ were similar to those obtained by the mean 24-HRs. As for reproducibility, ICC ranged between 0.31 for trans-fatty acids and 0.73 for calcium intakes. Over 80 % of study participants were classified in the same or adjacent quartile of energy and nutrients intake. CONCLUSIONS: Findings of this study showed that the developed FFQ is reliable and is also valid, when used with calibration factors. This FFQ is a useful tool in dietary assessment and evaluation of diet-disease relationship in this age group.
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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 | 0,009 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».