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Enregistrement W2897199798 · doi:10.2196/11170

Mobile Ecological Momentary Diet Assessment Methods for Behavioral Research: Systematic Review

2018· review· en· W2897199798 sur OpenAlexvenueno aff
Susan M. Schembre, Yue Liao, Sydney O’Connor, Melanie Hingle, Shu‐En Shen, Katarina G Hamoy, Jimi Huh, Genevieve F. Dunton, Rick Weiss, Cynthia A. Thomson, Carol J. Boushey

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Heart, Lung, and Blood Institute
Mots-clésEcological assessmentEcological validityRecallEcologymHealthPsychologyCognitionBiologyPsychological interventionCognitive psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: New methods for assessing diet in research are being developed to address the limitations of traditional dietary assessment methods. Mobile device-assisted ecological momentary diet assessment (mEMDA) is a new dietary assessment method that has not yet been optimized and has the potential to minimize recall biases and participant burden while maximizing ecological validity. There have been limited efforts to characterize the use of mEMDA in behavioral research settings. OBJECTIVE: The aims of this study were to summarize mEMDA protocols used in research to date, to characterize key aspects of these assessment approaches, and to discuss the advantages and disadvantages of mEMDA compared with the traditional dietary assessment methods as well as implications for future mEMDA research. METHODS: Studies that used mobile devices and described mEMDA protocols to assess dietary intake were included. Data were extracted according to Preferred Reporting of Systematic Reviews and Meta-Analyses and Cochrane guidelines and then synthesized narratively. RESULTS: The review included 20 studies with unique mEMDA protocols. Of these, 50% (10/20) used participant-initiated reports of intake at eating events (event-contingent mEMDA), and 50% (10/20) used researcher-initiated prompts requesting that participants report recent dietary intake (signal-contingent mEMDA). A majority of the study protocols (60%, 12/20) enabled participants to use mobile phones to report dietary data. Event-contingent mEMDA protocols most commonly assessed diet in real time, used dietary records for data collection (60%, 6/10), and provided estimates of energy and nutrient intake (60%, 6/10). All signal-contingent mEMDA protocols used a near real-time recall approach with unannounced (ie, random) abbreviated diet surveys. Most signal-contingent protocols (70%, 7/10) assessed the frequency with which (targeted) foods or food groups were consumed. Relatively few (30%, 6/20) studies compared mEMDA with the traditional dietary assessment methods. CONCLUSIONS: This review demonstrates that mEMDA has the potential to reduce participant burden and recall bias, thus advancing the field beyond current dietary assessment methods while maximizing ecological validity.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,605
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,508
Tête enseignante GPT0,657
Écart entre enseignants0,150 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations94
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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