Lessons from Studies to Evaluate an Online 24-Hour Recall for Use with Children and Adults in Canada
Notice bibliographique
Résumé
With technological innovation, comprehensive dietary intake data can be collected in a wide range of studies and settings. The Automated Self-Administered 24-hour (ASA24) Dietary Assessment Tool is a web-based system that guides respondents through 24-h recalls. The purpose of this paper is to describe lessons learned from five studies that assessed the feasibility and validity of ASA24 for capturing recall data among several population subgroups in Canada. These studies were conducted within a childcare setting (preschool children with reporting by parents), in public schools (children in grades 5-8; aged 10-13 years), and with community-based samples drawn from existing cohorts of adults and older adults. Themes emerged across studies regarding receptivity to completing ASA24, user experiences with the interface, and practical considerations for different populations. Overall, we found high acceptance of ASA24 among these diverse samples. However, the ASA24 interface was not intuitive for some participants, particularly young children and older adults. As well, technological challenges were encountered. These observations underscore the importance of piloting protocols using online tools, as well as consideration of the potential need for tailored resources to support study participants. Lessons gleaned can inform the effective use of technology-enabled dietary assessment tools in research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».