Assessment of eating attitudes and dieting behaviors in healthy children: Confirmatory factor analysis of the Children's Eating Attitudes Test
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The Children's Eating Attitudes Test (ChEAT) is a self-report questionnaire that is conventionally summarized with a single score to identify "problematic" eating attitudes, masking informative variability in different eating attitude domains. This study evaluated the empirical support for single- versus multifactor models of the ChEAT. For validation, we compared how well the single- versus multifactor-based scores predicted body mass index (BMI). METHOD: Using data from 13,674 participants of the 11.5 year-follow-up of the Promotion of Breastfeeding Intervention Trial (PROBIT) in the Republic of Belarus, we conducted confirmatory factor analysis to evaluate the performance of 3- and 5-factor models, which were based on past studies, to a single-factor model representing the conventional summary of the ChEAT. We used cross-validated linear regression models and the reduction in mean squared error (MSE) to compare the prediction of BMI at 11.5 and 16 years by the conventional and confirmed factor-based ChEAT scores. RESULTS: The 5-factor model, based on 14 of the original 26 ChEAT items, had good fit to the data whereas the 3- and single-factor models did not. The MSE for concurrent (11.5 years) BMI regressed on the 5-factor ChEAT summary was 35% lower than that of the single-score models, which reduced the MSE from the null model by only 1%-5%. The MSE for BMI at 16 years was 20% lower. DISCUSSION: We found that a parsimonious 5-factor model of the ChEAT explained the data collected from healthy Belarusian children better than the conventional summary score and thus provides a more discriminating measure of eating attitudes.
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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 | 0,009 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».