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Enregistrement W2964447707 · doi:10.1186/s12966-019-0821-6

Development and validation of a Brief Diet Quality Assessment Tool in the French-speaking adults from Quebec

2019· article· en· W2964447707 sur OpenAlexafffundabout
Jacynthe Lafrenière, Steve Harrison, Danielle Laurin, Chantal Brisson, Denis Talbot, Patrick Couture, Simone Lemieux, Benoı̂t Lamarche

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensCentre hospitalier de l'Université LavalThe Quebec Population Health Research NetworkUniversité Laval
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilCanadian Institutes of Health ResearchMedical Research Council Canada
Mots-clésClinical nutritionQuality (philosophy)Behavioural sciencesMedicineGerontologyPsychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The objective of this study was to develop and validate a short, self-administered questionnaire to assess diet quality in clinical settings, using the Alternative Healthy Eating Index (AHEI) as reference. METHODS: A total of 1040 men and women (aged 44.6 ± 14.4 y) completed a validated web-based food frequency questionnaire (webFFQ) and had their height and weight measured (development sample). Participants were categorized arbitrarily according to diet quality (high: AHEI score ≥ 65/110, low: AHEI score < 65/110) based on dietary intake data from the webFFQ. The Brief Diet Quality Assessment Tool was developed using a classification and regression tree (CART) approach and individual answers to the webFFQ among participants considered to have a plausible energy intake (ratio of reported energy intake to basal metabolic rate ≥ 1.2 and < 2.4; n = 1040). A second sample of 3344 older adults (aged 66.5 ± 6.4 y) was used to test the external validity of the Brief Diet Quality Assessment Tool (external validation sample). RESULTS: The decision tree included sequences of 3 to 6 binary questions, yielding 21 different pathways classifying diet quality as being high or low. In the development sample, the area under the receiver operating characteristic (ROC) curve of the predictive model was 0.92, with sensitivity, specificity and agreement values of 89.5, 83.9 and 87.2%. Compared with individuals having a low-quality diet according to the Brief Diet Quality Assessment Tool (mean AHEI 56.7 ± 11.4), individuals classified as having a high-quality diet (mean AHEI 71.3 ± 11.0) were significantly older, and had lower BMI, percent body fat and waist circumference, and had lower blood pressure, triglycerides, cholesterol/HDL ratio and fasting insulin as well as higher HDL-cholesterol concentrations (all P < 0.05). Similar results were observed in the external validation sample, although overall performance of the Brief Diet Quality Assessment Tool was slightly lower than in the development sample, with an area under the ROC curve of 0.79 and sensitivity, specificity and agreement values of 73.0, 69.0 and 71.3%, respectively. CONCLUSION: The CART approach yielded a simple and rapid Brief Diet Quality Assessment Tool that identifies individuals at risk of having a low-quality diet. Further studies are needed to test the performance of this tool in primary care settings.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,260
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,374
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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