A Dietary Management System Using Radio-Frequency Identification Technology to Collect Information on Chinese Food Consumption: Development and Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dietary management is important for personal health. However, it is challenging to record quantified food information in an efficient, accurate, and sustainable manner, particularly for the consumption of Chinese food. OBJECTIVE: The objective of this study was to develop a dietary management system to record information on consumption of Chinese food, which can help in assessing individuals' dietary intake and maintaining healthy eating behaviors. We proposed to use plates embedded with radio-frequency identification chips to carry Chinese foods and collect food consumption data. METHODS: We obtained food composition and nutrient (eg, carbohydrate, fat, fiber) data from the Chinese Recipe Database and China Food Composition Database. To test the feasibility of the dietary management system at a population level, we applied it to collect data on 489 Chinese foods that were consumed at lunchtime across 7 weeks by 10,528 individuals. To test individual-level output, we selected an individual participant with completed 20-day dietary data for analysis. We examined the system's nutrient calculation performance by comparing the nutrient values of 3 selected Chinese dishes calculated by our method with the results of chemical measurements. RESULTS: We collected the dietary intake for a group of 10,528 individuals aged from 20 to 40 years having lunch in a restaurant across 7 weeks. A total of 489 Chinese dishes were identified. We analyzed a specified customer's diet recordings and broke his or her 20 lunch diet recordings down to ingredients and then to nutrient intake. We compared the nutrient value of a given Chinese dish (eg, garlic puree cooked pork leg) calculated by our method with the results of chemical measurements. The mean absolute percentage deviation showed that our method enabled collection of dietary intake for Chinese foods. CONCLUSIONS: This preliminary study demonstrated the feasibility of radio-frequency identification-based dietary management for Chinese food consumption. In future, we will investigate factors such as preparation method, weight of food consumed, and auxiliary ingredients to improve dietary assessment accuracy.
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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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».