Valid and Reliable Measure of Adherence to Satter Division of Responsibility in Feeding
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine the validity and psychometrics of sDOR.2-6y, a 12-item measure of adherence to the Satter Division of Responsibility in Feeding (sDOR). DESIGN: Cross-sectional survey. SETTING: Online respondents in central Pennsylvania. PARTICIPANTS: 117 parents (94% female, 77% White, 62% in ≥1 income-based assistance program) of preschoolers aged 2-6 years (28% moderate/high nutrition risk). MAIN OUTCOME MEASURES: The sDOR.2-6y and Nutrition Screening Tool for Every Preschooler (NutriSTEP), a measure of child nutrition risk and other validated measures of eating behavior and parent feeding practices. ANALYSIS: Relationships were evaluated with Pearson r, t tests, ANOVA, or chi-square. Factor structure was investigated using principal components analysis with varimax rotation. Binary logistic regression and general linear model controlling for low-income status compared with sDOR.2-6y and NutriSTEP scores. Linear regression predicted NutriSTEP and Satter Eating Competence Inventory 2.0 scores from sDOR.2-6y. RESULTS: The sDOR.2-6y ranged from 16-32 (mean, 25.9 ± 3.3; n = 114). Parents of youth at nutrition risk had lower sDOR.2-6y scores (P = 0.004). Each 1 point sDOR.2-6y increase decreased nutrition risk odds by 21% (95% confidence interval, 0.675-0.918; P = 0.002). The sDOR.2-6y scores were higher with less restriction and pressure to eat (both P < 0.001) and were associated with feeding style. Specificity was 87% with sDOR.2-6y cutoff ≥24; sensitivity was 66% with cutoff ≥26. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: The sDOR.2-6y accurately and reliably indicated adherence of low-income mothers to sDOR. Larger, diverse samples for future studies are recommended.
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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 | 0,006 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,002 |
| 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 ».