Using Personal Mobile Phones to Assess Dietary Intake in Free-Living Adolescents: Comparison of Face-to-Face Versus Telephone Training
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Traditional paper-based methods to assess food intake can be cumbersome for adolescents; use of mobile phones to track and photograph what they eat may be a more convenient, reliable, and compelling way to collect data. OBJECTIVE: Our aims were to determine (1) the feasibility of using personal mobile phones to send food records with digital images (FRDIs) among free-living adolescents and (2) whether the quality of food records differed between a high-level intervention group (ie, face-to-face training plus real-time support) and a low-level intervention group (ie, telephone training plus next-day follow-up). METHODS: Adolescents (N=42, 11 males and 31 females) aged 12-18 years who had a mobile phone with camera enrolled in the study via consecutive sampling. The first group (n=21) received face-to-face training while the second group (n=21) was trained via telephone. Participants received a fiducial marker (FM) and completed a 1-day FRDI using their mobile phones. At every eating occasion, participants were to (1) take clear images of their meals/food with a correctly placed fiducial marker before eating, (2) send the image immediately to a designated email address, (3) right after completing a meal, send a text message listing the time and name of the meal, foods eaten, and amounts eaten, and (4) before sleep, send an "end" text message to indicate completion of food recording. Those who received face-to-face training received real-time support during reporting; those trained by telephone received next-day follow-up. Descriptive statistics and comparison tests were used to determine performance of the groups. RESULTS: All participants (N=42) who underwent training completed their 1-day FRDI. A significantly greater proportion of the low-level intervention group compared to the high-level intervention group placed their FM correctly in the image (95% vs 43%, P<.001), had complete information for each meal in their food record (95% vs 71%, P=.04), and had a higher overall score in meeting the criteria for food recording (4.3 vs 3.4 out of 5 points). Both groups had energy intake values that moderately correlated with their estimated energy requirements: low-intervention r=.55; high-intervention r=.51. CONCLUSIONS: Using personal mobile phones to report dietary intake via texting and digital images is feasible among free-living adolescents. Real-time support or high-level intervention does not guarantee better food recording quality among adolescents.
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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».