Reliability and Validity of Simple Stroke Food Frequency Questionnaire (SS-FFQ) for Nutrition Monitoring in Patients with Acute Ischemic Stroke
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objectives Standard dietary questionnaires may have some limitations in cases with stroke, particularly in those suffering from language and communication difficulties. The present study aimed to develop a dietary questionnaire appropriate for patients with acute ischemic stroke (AIS). Materials and Methods Major food groups ( n = 19) were first identified using the dietary questionnaire of the INTERHEART study. Using the Food Frequency Questionnaire (FFQ), an expert dietitian and a vascular neurologist then selected a total number of 68 corresponding food items from 168 available FFQ items. In the next phase, a panel of expert dietitians ( n = 10) assessed the face validity and the content validity of these 68 items and approved a total number of 62 items for the final questionnaire, namely, the Simple Stroke FFQ (SS-FFQ). Employing test-retest method, the intraclass correlation (ICC) of the SS-FFQ was subsequently calculated in 30 randomly selected cases affected with AIS. Ultimately, principal component analysis (PCA) was utilized for 153 cases with AIS to assess the construct validity of the questionnaire concerned. The SPSS Statistics software (version 18: SPSS Inc., Chicago, Illinois, United States) as well as descriptive tests including mean and percentage were additionally used to account for the baseline characteristics of the study participants. Results The results revealed that the reliability of the newly developed form of the SS-FFQ was perfect (ICC = 0.86). Dietary conditions were further assessed administering the SS-FFQ on 153 cases of AIS with the mean age of 63.76 ± 15.93 years. The PCA results also showed that 15 extracted items of the given questionnaire could explain 73.10% of total item variance. Conclusions It was concluded that the SS-FFQ was a valid and reliable questionnaire to assess nutrient intakes among patients with AIS.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».