Addition of food group equivalents to the Canadian Diet History Questionnaire II for the estimation of the Canadian Healthy Eating Index-2005
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Poor diet quality has been shown to increase the risk of common chronic diseases that can negatively impact quality of life and burden the healthcare system. Canada's Food Guide evidence-based recommendations provide dietary guidance aimed at increasing diet quality. Compliance with Canada's Food Guide can be assessed with the Canadian Healthy Eating Index (C-HEI), a diet quality score. The recently designed Canadian Diet History Questionnaire II (C-DHQ II), a comprehensive food frequency questionnaire could be used to estimate the C-HEI in Canadian populations with the addition of food group equivalents (representing Canada's Food Guide servings) to the C-DHQ II nutrient database. We describe methods developed to augment the C-DHQ II nutrient database to estimate the C-HEI. METHODS: Food group equivalents were created using food and nutrient data from existing published food and nutrient databases (e.g. the Canadian Community Health Survey - Cycle 2.2 Nutrition [2004]). The variables were then added to the C-DHQ II companion nutrient database. C-HEI scores were determined and descriptive analyses conducted for participants who completed the C-DHQ II in a cross-sectional Canadian study. RESULTS: The mean (standard deviation) C-HEI score in this sample of 446 adults aged 20 to 83 was 64.4 (10.8). Women, non-smokers, and those with more than high school education had statistically significant higher C-HEI scores than men, smokers and those with high school diplomas or less. CONCLUSION: The ability to assess C-HEI using the C-DHQ II facilitates the study of diet quality and health outcomes in Canada.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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.
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 ».