Best Practices for Conducting Observational Research to Assess the Relation between Nutrition and Bone: An International Working Group Summary
Notice bibliographique
Résumé
Diet is a modifiable factor that can affect bone strength and integrity, and the risk of fractures. Currently, a hierarchy of scientific evidence contributes to our understanding of the role of diet on bone health and fracture risk. The strength of evidence is generally based on the type of study conducted, the quality of the methodology employed, the rigor and integrity of the data collected and analysis plan, and the transparency and completeness of the results. Randomized controlled trials (RCTs) are considered to be the gold standard from a clinical research paradigm, but there is a dearth of high-quality diet-related intervention trials with bone as the primary outcome, forcing the use of observational research to inform research and clinical practices. However, for observational research to be of the most utility, standardization and optimization of the study design, accurate and reliable measurement of key variables, and appropriate data analysis and data reporting are paramount. Although there have been recommendations made in relation to RCTs in the field of nutrition, no clear rubric exists for best practices in conducting observational research with regard to nutrition and bone health. Therefore, the purpose of this paper is to describe the best practices and considerations for designing, conducting, analyzing, interpreting, and reporting observational research specifically for understanding the role of nutrition in bone health, amassed by a global panel of scientific experts with strengths in bone, nutrition epidemiology, physical activity, public health, clinical and translational trials, and observational study methods. The global panel of scientific experts represents the leadership and selected participants from the 10th annual International Symposium for the Nutritional Aspects of Osteoporosis. The topics selected and best practices presented reflect expert opinion and areas of scientific expertise of the authors rather than a systematic or comprehensive literature review or professional reporting guidelines.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».