The Remote Food Photography Method and SmartIntake App for the Assessment of Alcohol Use in Young Adults: Feasibility Study and Comparison to Standard Assessment Methodology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Heavy drinking is prevalent among young adults and may contribute to obesity. However, measurement tools for assessing caloric intake from alcohol are limited and rely on self-report, which is prone to bias. OBJECTIVE: The purpose of our study was to conduct feasibility testing of the Remote Food Photography Method and the SmartIntake app to assess alcohol use in young adults. Aims consisted of (1) quantifying the ability of SmartIntake to capture drinking behavior, (2) assessing app usability with the Computer System Usability Questionnaire (CSUQ), (3) conducting a qualitative interview, and (4) comparing preference, usage, and alcohol use estimates (calories, grams per drinking episode) between SmartIntake and online diet recalls that participants completed for a parent study. METHODS: College students (N=15) who endorsed a pattern of heavy drinking were recruited from a parent study. Participants used SmartIntake to send photographs of all alcohol and food intake over a 3-day period and then completed a follow-up interview and the CSUQ. CSUQ items range from 1-7, with lower scores indicating greater usability. Total drinking occasions were determined by adding the number of drinking occasions captured by SmartIntake plus the number of drinking occasions participants reported that they missed capturing. Usage was defined by the number of days participants provided food/beverage photos through the app, or the number of diet recalls completed. RESULTS: SmartIntake captured 87% (13/15) of total reported drinking occasions. Participants rated the app as highly usable in the CSUQ (mean 2.28, SD 1.23). Most participants (14/15, 93%) preferred using SmartIntake versus recalls, and usage was significantly higher with SmartIntake than recalls (42/45, 93% vs 35/45, 78%; P=.04). Triple the number of participants submitted alcohol reports with SmartIntake compared to the recalls (SmartIntake 9/15, 60% vs recalls 3/15, 20%; P=.06), and 60% (9/15) of participants reported drinking during the study. CONCLUSIONS: SmartIntake was acceptable to college students who drank heavily and captured most drinking occasions. Participants had higher usage of SmartIntake compared to recalls, suggesting SmartIntake may be well suited to measuring alcohol consumption in young adults. However, 40% (6/15) did not drink during the brief testing period and, although findings are promising, a longer trial is needed.
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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 | 0,012 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».