MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3171383748 · doi:10.1111/1747-0080.12692

Current practice, perceived barriers and resource needs related to measurement of dietary intake, analysis and interpretation of data: A survey of Australian nutrition and dietetics practitioners and researchers

2021· article· en· W3171383748 sur OpenAlexaff
Melinda Hutchesson, Megan E. Rollo, Tracy Burrows, Tracy A. McCaffrey, Sharon I. Kirkpatrick, Deborah A. Kerr, Helen Truby, Erin D. Clarke, Clare E. Collins

Notice bibliographique

RevueNutrition & Dietetics · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensRegional Municipality of WaterlooUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineData collectionResource (disambiguation)Food intakeSurvey data collectionFood frequency questionnaireEnvironmental healthMedical education

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: To inform future training and professional development for individuals who measure, analyse and interpret dietary intake data. METHODS: A cross-sectional online survey was distributed via e-newsletter to members of Dietitians Australia, Dietitian Connection and Nutrition Society Australia. The survey included 37 questions on three key areas of practice: (a) methods used to assess dietary intake, (b) barriers faced when conducting dietary intake assessment and (c) resources needed to optimise collection, analysis and interpretation of dietary intake data. RESULTS: Of 173 responses, 103 respondents provided complete data over 2 weeks. Of these, 76% were APDs. The majority (90%) indicated that dietary assessment was important in their role. Respondents (63%) undertook dietary assessments to inform individual/patient care. When assessing intakes, the majority (79%) were interested in examining food/food group intakes. Paper based methods were most commonly used and diet histories, food frequency questionnaires and 24-hour recalls were the most frequently used methods. The biggest barrier identified to implementing dietary assessment methods into practice was participant burden. Over a third of respondents reported they had received specific training on selecting an appropriate dietary assessment method. The majority of respondents (83%) believed having access to a dietary assessment methods toolkit would be useful. CONCLUSION: Survey findings provide insight into the need for further capacity building strategies, including professional development to improve collection, analysis and interpretation of dietary intake for Australian nutritionists and dietitians. The creation of online resources could help overcome identified barriers and provide a link to best practice methodologies and contemporary tools.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,486
Score d'incertitude au seuil0,748

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,126
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,260 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueNutrition & DieteticsMême sujetNutritional Studies and DietTravaux en français237 207