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Enregistrement W2531773551 · doi:10.1017/s0007114516003317

Diet misreporting can be corrected: confirmation of the association between energy intake and fat-free mass in adolescents

2016· article· en· W2531773551 sur OpenAlexaff
Uku Vainik, Kenn Konstabel, Evelin Lätt, Priit Purge, Jaak Jürimäe

Notice bibliographique

RevueBritish Journal Of Nutrition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMcGill UniversityMontreal Neurological Institute and Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFat free massCovariateEnergy (signal processing)Association (psychology)StatisticsSelection (genetic algorithm)DemographyEnergy expenditureSelection biasBody mass indexFat massMedicinePsychologyMathematicsInternal medicineComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Subjective energy intake (sEI) is often misreported, providing unreliable estimates of energy consumed. Therefore, relating sEI data to health outcomes is difficult. Recently, Börnhorst et al. compared various methods to correct sEI-based energy intake estimates. They criticised approaches that categorise participants as under-reporters, plausible reporters and over-reporters based on the sEI:total energy expenditure (TEE) ratio, and thereafter use these categories as statistical covariates or exclusion criteria. Instead, they recommended using external predictors of sEI misreporting as statistical covariates. We sought to confirm and extend these findings. Using a sample of 190 adolescent boys (mean age=14), we demonstrated that dual-energy X-ray absorptiometry-measured fat-free mass is strongly associated with objective energy intake data (onsite weighted breakfast), but the association with sEI (previous 3-d dietary interview) is weak. Comparing sEI with TEE revealed that sEI was mostly under-reported (74 %). Interestingly, statistically controlling for dietary reporting groups or restricting samples to plausible reporters created a stronger-than-expected association between fat-free mass and sEI. However, the association was an artifact caused by selection bias - that is, data re-sampling and simulations showed that these methods overestimated the effect size because fat-free mass was related to sEI both directly and indirectly via TEE. A more realistic association between sEI and fat-free mass was obtained when the model included common predictors of misreporting (e.g. BMI, restraint). To conclude, restricting sEI data only to plausible reporters can cause selection bias and inflated associations in later analyses. Therefore, we further support statistically correcting sEI data in nutritional analyses. The script for running simulations is provided.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,201
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,267

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,201
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations37
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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