An Assessment of the Validity of an Audio-Video Method of Food Journaling for Dietary Quantity and Quality
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To validate an audio-video (AV) method of food journaling, in a free-living scenario, compared to direct, weighed food assessment. DESIGN AND SETTING: =30), were documented using the AV method: participants video-recorded their tray while audio-recording a description of their selected meal, after which the research team digitally weighed each food item and created an itemized diary record of the food. VARIABLES MEASURED: Data from the AV method and from the weighed food diaries were transcribed and entered into a nutrition software analysis program (Nutribase Pro 10.0). Nutrient outputs were compared between the two methods including kilocalories, macronutrients, and selected micronutrients. ANALYSES: Using mean scores for each variable, Wilcoxon signed-rank test and Spearman's correlation coefficients were conducted. Interclass correlation coefficient (ICC) was calculated for absolute agreement between the two methods to assess interrater reliability. RESULTS: With the exception of Vitamin E and total weight, nutrient values were highly correlated between methods and were statistically significant given alpha = 0.05, power = 0.95, and effect size of 0.70. CONCLUSIONS: The AV method may be a meaningful alternative to diary recording in a free-living setting.
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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 | 0,034 | 0,122 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».