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Enregistrement W2885373042 · doi:10.1186/s12937-018-0380-8

Evaluation of the online Beverage Frequency Questionnaire (BFQ)

2018· article· en· W2885373042 sur OpenAlexafffundabout
Lana Vanderlee, Jessica L. Reid, Christine M. White, Erin Hobin, Rachel B. Acton, Amanda Jones, Meghan O’Neill, Sharon I. Kirkpatrick, David Hammond

Notice bibliographique

RevueNutrition Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensPublic Health OntarioUniversity of TorontoUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversity of WaterlooPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésMedicineConsumption (sociology)Serving sizeFood scienceEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The contribution of beverages to overall diet is of increasing interest to researchers and policymakers, particularly in terms of consumption of drinks high in added sugars; however, few tools to assess beverage intake have been developed and evaluated. This study aimed to evaluate the relative validity of a new online Beverage Frequency Questionnaire (BFQ) among young adults in Canada. METHODS: A cross-sectional relative validation study was conducted among young adults aged 16-30 years (n = 50). Participants completed a 17-item BFQ, a 7-day food record (7dFR), and a single-item measure of sugary drink intake. Pearson correlations and paired t-tests were used to evaluate correlation and agreement between the measures for 17 individual beverage categories, total drink consumption, total alcoholic beverage consumption, and two definitions of drinks with excess sugars. Cognitive interviews were conducted to examine participant interpretation and comprehensiveness of the BFQ. RESULTS: Estimates of beverage intake based on the BFQ and the 7dFR were highly correlated, specifically for the total number and volume of beverages consumed, total alcoholic beverage consumption, sugary drink intake, and each of the 17 beverage categories with 3 exceptions: coffee or tea with sugar or cream, specialty coffees, and hard alcohol with caloric mix. Paired t-tests between the BFQ and the 7dFR indicated that the average reported volume was significantly different only for sweetened fruit drinks. The single-item measure of sugary beverage intake was not significantly correlated with the 7dFR. Cognitive interviewing demonstrated high comprehension levels, and confirmed the appropriateness of the BFQ beverage categories and sizes. CONCLUSIONS: Overall, the results suggest that the BFQ performed well relative to a 7dFR and had high usability among this study population, indicating its promise for collecting population-level data on beverage intake, including sugar-sweetened beverages, which are known indicators of diet and health.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,589
Score d'incertitude au seuil0,531

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, 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

Citations48
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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