Validation d'un rappel de 24 heures web dans une population de femmes enceintes
Notice bibliographique
Résumé
La grossesse est depuis longtemps reconnue comme étant déterminante de la santé future de la mère et de l’enfant. Durant cette période, la qualité de l’alimentation de la mère peut jouer un rôle important dans le déroulement de la grossesse. D’ailleurs, durant cette période, des apports alimentaires jugés inadéquats ont souvent été associés à un risque élevé de développer certaines complications, telles que le diabète gestationnel. L’étude des associations existant entre l’alimentation et des variables de la santé peut cependant être affectée par une évaluation imprécise des apports alimentaires réels des femmes enceintes. Le rappel de 24 heures administré à de multiples reprises a le potentiel d’évaluer de façon précise l’alimentation des femmes enceintes, mais sa version traditionnelle est souvent critiquée en raison du temps qu’elle nécessite ainsi que des nombreux biais induits par la présence d’un interviewer. Pour pallier ce problème, de nouvelles méthodes d'évaluation alimentaire standardisées et complètement automatisées ont été développées. Ces dernières se sont avérées valides dans la population générale, cependant, la précision de ces outils n’a été étudiée que très rarement auprès des femmes enceintes. Le présent mémoire évalue la validité du R24W, un outil Web de rappel de 24 heures, au sein d’une population de femmes enceintes. Éventuellement, cette validation permettra l’utilisation de cet outil dans le cadre d’études épidémiologiques durant la grossesse ainsi que dans la prise en charge nutritionnelle des femmes enceintes.
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 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 | 0,036 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».