Impact of identifying plausible respondents on the under-reporting of energy intake in the Canadian Community Health Survey.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Under-reporting is common in nutrition surveys. The identification of plausible respondents is a way of measuring the impact of under-reporting on the relationship between energy intake and body mass index (BMI). DATA AND METHODS: A 24-hour dietary recall from 16,190 respondents aged 12 or older to the Canadian Community Health Survey (CCHS)--Nutrition was used to determine energy and nutrient intake. To identify plausible respondents, a confidence interval was applied to total energy expenditure derived from equations developed by the Institute of Medicine. Estimates of energy and nutrient intake for plausible respondents were compared with estimates for all respondents. Linear regression was used to demonstrate the impact of under-reporting on the relationship between reported energy intake and weight. Logistic regression was used to determine the impact of under-reporting on modelling the characteristics of obese people. RESULTS: With a confidence interval of 70% to 142% around energy expenditure, 57% of CCHS respondents were identified as "plausible respondents". Nutrient under-reporting varied between 1% and 10%. Analysis based only on plausible respondents re-establishes the theoretical relationship between energy intake and body weight, a relationship that is lost when analysis is based on the full sample. INTERPRETATION: Identifying plausible respondents is an effective way of measuring the impact of under-reporting food intake. Conclusions based on plausible respondents, rather than on all respondents, are more in line with theoretical expectations, such as a positive association between high energy intake and obesity.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| 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 ».