Validity and reproducibility of a semi‐quantitative food frequency questionnaire for Iranian adults
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To validate a semi-quantitative food frequency questionnaire (SFFQ) and assess the dietary intake of Iranian adults. METHODS: This study was conducted among 113 healthy adults in Iran. We administered twelve 24-hour dietary recalls (24DRs) during a year as a reference method. The 165-item SFFQ was administered twice, along with the first and last 24DRs. To examine validity and reproducibility of SFFQ, the correlation coefficients (r) and de-attenuated correlation coefficients and intra-class correlation coefficient (ICC) between 24DRs and SFFQ were calculated. The Bland-Altman method was used to assess agreement between the two methods. RESULTS: De-attenuated correlations varied from 0.42 (polyunsaturated fatty acids) to 0.62 (energy) (all P < .001) for nutrients and from 0.48 (oils and fats) to 0.65 (sweets) for food groups (all P < .05). We found reasonable reproducibility of SFFQ for both nutrients and food groups. ICC (95%CI) varied from 0.47 (0.15-0.74) for saturated fatty acids to 0.64 (0.47-0.76) for energy and from 0.43 (0.15-0.62) for oils and fats to 0.58 for grains (0.31-0.69). According to the Bland-Altman plots, we observed an acceptable level of agreement between the two methods. CONCLUSIONS: We found reasonable relative validity and acceptable reproducibility of SFFQ. This SFFQ can be used to classify individuals based on their dietary intake in our population.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».