Categorizing ultra-processed food intake in large-scale cohort studies: evidence from the Nurses’ Health Studies, the Health Professionals Follow-up Study, and the Growing Up Today Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective There is limited description and documentation of the methods used for the categorization of dietary intake according to the NOVA classification, in large-scale cohort studies. This manuscript details the strategy employed for categorizing the food intake, assessed using food frequency questionnaires (FFQs), of participants in the Nurses’ Health Studies (NHS) I and II, the Health Professionals Follow-up Study (HPFS), and the Growing Up Today Studies (GUTS) I and II into the four NOVA groups to identify the ultra-processed portion of their diets. Methods A four-stage approach was employed: (1) compilation of all food items from the FFQs used at different waves of data collection; (2) assignment of food items to a NOVA group by three researchers working independently; (3) checking for consensus in categorization and shortlisting food items for which there was disagreement; (4) discussions with experts and use of additional resources (research dieticians, cohort-specific documents, online grocery store scans) to guide the final categorization of the short-listed items. Results At stage 1, 205 and 315 food items were compiled from the adult and GUTS FFQ food lists, respectively. Over 70% of food items from all cohorts were assigned to a NOVA group after stage 2 and the remainder were shortlisted for further discussion (stage 3). Two rounds of reviews at stage 4 helped with the categorization of 96.5% of items from the adult cohorts and 90.7% items from the youth cohort. The remaining products were assigned to a non-ultra-processed food group and ear-marked for sensitivity analyses. Of all items in the food lists, 36.1% in the adult cohorts and 43.5% in the GUTS cohorts were identified as ultra-processed. Conclusion An iterative, conservative approach was used to categorize food items from the NHS, HPFS and GUTS FFQ food lists according to their grade of processing. The approach relied on discussions with experts and was informed by insights from the research dieticians, information provided by cohort-specific documents, and scans of online supermarkets. Future work is needed to validate this approach.
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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 | 0,015 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».