Predictive Validity of Image-Based Motivation-to-Eat Visual Analogue Scales in Normal Weight Children and Adolescents Aged 9–14 Years
Notice bibliographique
Résumé
Paper-based motivation-to-eat visual analogue scales (VASs) developed for adults are widely used in the pediatric age range. The VAS is comprised of four domains: hunger, fullness, desire to eat, and prospective food consumption. The purpose of the present study was to determine agreement between the traditional paper-based VAS and a novel digital VAS (with and without images), as well as the novel digital VAS’s predictive validity for subsequent food intake (FI) in 9–14-year-old children and adolescents. Following an overnight fast and 3 h after consuming a standardized breakfast at home, children and adolescents (n = 17) completed three different VAS instruments (VASpaper, VASimages, VASno-images) in a randomized order at five time-points: 0 min (baseline), 5 min (immediately after consuming a 147 kcal yogurt treatment), 20 min, 35 min (immediately before an ad libitum lunch), and 65 min (immediately post ad libitum lunch). All three instruments were comparable, as shown by low bias and limits of agreement on Bland–Altman plots, moderate to excellent intraclass correlation coefficients for all domains at all time-points (ICC = 0.72–0.98), and no differences between the incremental area under the curve for any of the domains. All three instruments also showed good predictive validity for subsequent FI, with the strongest relationship observed immediately before the ad libitum lunch (p = 0.56–0.63). There was no significant association between subjective thirst and water intake, except with VASno-images at baseline (r = 0.49, p = 0.046). In conclusion, the present study suggests that a novel image-based digital VAS evaluating motivation-to-eat is interchangeable with the traditional paper-based VAS, and provides good predictive validity for next-meal FI in 9–14-year-old normal weight children and adolescents.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».