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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».