Validation and Reliability of a Water Frequency Questionnaire to Estimate Daily Water Intake in Adults (P13-006-19)
Notice bibliographique
Résumé
Investigators sought to: 1) evaluate the validity of a water frequency questionnaire (WFQ) to estimate mean daily water intake (WI) in adults through comparison to the gold standard, deuterium oxide (D2O) disappearance, and 2) evaluate reliability of WFQ to estimate WI. Data collection occurred over three weeks, with validity of WFQ (vs. D2O) assessed during week one (W1) and reliability assessed between W1 and week three (W3). Healthy, free-living adults (n = 103; 51% female; 41 ± 14 y; BMI, 26.5 ± 5.5 kg·m–2) consumed D2O (0.1 g·kg–1 lean mass) at the start of W1 and provided urine samples immediately before ingestion, the following day, and at the end of the week to calculate total body water turnover (WTO). Seven day beverage consumption during W1 and W3 was retrospectively estimated using the WFQ. The WFQ included 17 beverage types with specified volumes (e.g., water (8 oz); soft drink (12 oz)) and nine frequency options ranging from ‘Never or less than 1 per week’ to ‘7+ per day’. Investigators converted beverage volumes to mL and calculated WI for each week. Food frequency questionnaires were also completed at the end of both weeks. Diets were analyzed with Nutritional Data System for Research software to estimate water intake from solid foods and metabolic water production by macronutrient oxidation. Water from food and macronutrient oxidation were subtracted from WTO to estimate WI via D2O. WFQ reliability was assessed via intraclass correlation (ICC) and Cronbach α, and validity was assessed via Bland-Altman plots. The mean difference in WI between D2O (2902 ± 1321 mL·day–1) and WFQ (2589 ± 1560 mL·day–1) was –308 ± 166 mL (P = 0.065). No systematic bias was observed between methods (R2 = 0.032, P = 0.071) as 3% of WI variance was explained by differences between methods. WFQ WI was not different between W1 (2589 ± 1560 mL·day–1) and W3 (2441 ± 1334 mL·day–1, P = 0.135). Cronbach α = 0.8415 demonstrated high internal consistency in WI estimation. The ICC was 0.834 (95% CI: 0.754, 0.887), demonstrating good test-retest reliability of WFQ. In conclusion, the WFQ produced reliable WI estimates that were comparable to the gold standard of D2O assessment. This questionnaire may be a practical and easy method for assessing water intake in adults. The study was funded by Danone Research.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».