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Enregistrement W2728451505 · doi:10.1161/circ.132.suppl_3.10453

Abstract 10453: Fat, Fibre, Sodium Score -A Quick And Valid Tool to Measure Eating Behavior Change Patterns in Cardiac Prevention & Rehabilitation Programs

2015· article· en· W2728451505 sur OpenAlexaff
Wanda Firth, Bernice Pancura, Maureen Tilley, Nicholas Giacomantonio

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutrition and Health in Aging
Établissements canadiensQueen Elizabeth II Health Sciences Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAnthropometryRehabilitationPhysical therapyEating behaviorGerontologyInternal medicineObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The history of nutrition scoring tools and food frequency evaluations is plagued with errors and limitations. However, there remains a need to capture outcomes for eating patterns and nutrition behavior change. Our past work led to development of a valid eating stage scoring tool but it was labor intensive and not practical for many clinic or program settings so we developed a new scoring tool. Hypothesis: The new Fat, Fibre, Sodium score is a quickly applied tool to accurately represent eating behavior and effectively measure nutrition changes, during and post cardiac rehabilitation (CR) programs. Methods: Patients attending a community CR program, participated in an intensive nutrition behavior change intervention with a dietitian. Nutrition evaluation was conducted using three methods; a general Food Score, the new self evaluation tool called the Fat Fibre Sodium score (FFSS) and thirdly,the dietitian's nutrition assessment and evaluation. Patients also had biomedical measures, exercise stress testing and anthropometrics at baseline and 3 month program completion. Results: In the General Food Score,patients went from meeting 79% to 84% of healthy eating guidelines(p<0.0001). 390 patients completed the new FFSS and had improvements for each category; Fat, Fibre and Sodium (p<0.0001). Fibre intake increased from 19 g/day to 27g day. The FFSS for Fibre was validated, and every 8 out of 10 patients had self-scores with 100% accuracy when compared to the dietitian evaluation (p<0.001) The FFSS Fat scores went from 'moderate' to 'low' intake and while the dietitian's assessment validated the fat score at program completion, the baseline FFSS was underreported for fat intake. The sodium component of the FFSS was not valid. Impact of nutrition changes showed that a FFSS 'low fat' score at program completion led to statistically significant weight changes , and LDL lowering (p<0.001)even while changes in exercise were held constant. Conclusions: The FFSS tool is easy to use and is a valid measure of eating behavior changes with fibre intake and also accurately represents dietary fat intake at program completion. Although work needs to continue on the sodium component of the FFSS, the new Fat Fibre Scoring tool can be used with confidence in CR settings.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,002

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 Opus0,195
Tête enseignante GPT0,383
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations1
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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