Automated Self-Administered 24-H Dietary Assessment Tool (ASA24) recalls for parent proxy-reporting of children’s intake (> 4 years of age): a feasibility study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Robust measurement of dietary intake in population studies of children is critical to better understand the diet-health nexus. It is unknown whether parent proxy-report of children's dietary intake through online 24-h recalls is feasible in large cohort studies. OBJECTIVES: The primary objective of this study was to describe the feasibility of the Automated Self-Administered 24-h Dietary Assessment Tool (ASA24) to measure parent proxy-reported child dietary intake. A secondary objective was to compare intake estimates with those from national surveillance. METHODS: Parents of children aged 4-15 years participating in the TARGet Kids! research network in Toronto, Canada were invited by email to complete an online ASA24-Canada-2016 recall for their child, with a subsample prompted to complete a second recall about 2 weeks later. Descriptive statistics were reported for ASA24 completion characteristics and intake of several nutrients. Comparisons were made to the 2015 Canadian Community Health Survey (CCHS) 24-h recall data. RESULTS: A total of 163 parents completed the first recall, and 46 completed the second, reflecting response rates of 35% and 59%, respectively. Seven (4%) first recalls and one (2%) second recall were excluded for ineligibility, missing data, or inadvertent parental self-report. The median number of foods reported on the first recall was 18.0 (interquartile range (IQR) 6.0) and median time to complete was 29.5 min (IQR 17.0). Nutrient intakes for energy, total fat, protein, carbohydrates, fiber, sodium, total sugars, and added sugars were similar across the two recalls and the CCHS. CONCLUSIONS: The ASA24 was found to be feasible for parent proxy-reporting of children's intake and to yield intake estimates comparable to those from national surveillance, but strategies are needed to increase response rate and support completion to enhance generalizability.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».