DEVELOPING A RELATIVELY VALIDATED AND REPRODUCIBLE FOOD FREQUENCY QUESTIONNAIRE IN BAGHDAD, IRAQ
Notice bibliographique
Résumé
Nutritional assessment is essential in the evaluation of individuals’ health status. this study seeks to develop and validate a food frequency questionnaire (FFQ) that can be used as a nutritional assessment tool in epidemiological studies. a stratified random sampling enrolled sixty-five participants from Baghdad university college of medicine. participants were asked to fill a four days food upon which the questionnaire was developed. the participants were asked to fill the questionnaire based on their food intake in the last year. the data was entered using a food application, and the data source for the food nutritional values was obtained from different food composition tables. the serving size was assessed based on the Canadian nutritional society guidelines. the validation and reliability of the questionnaire were evaluated by comparing food intake of the records and the questionnaires using paired mean difference and Pearson correlation coefficient. the energy was adjusted using the nutrient density method. the mean difference between the records and questionnaire was 151.3 kcal, 7.61, 10.45, 10.24 gram for energy, fat, carbohydrate, and protein, respectively. the correlation coefficient between the record and the questionnaire was 0.829, 0.583, 0.323, and 0.547 for energy, fat, carbohydrate, and protein, respectively. in conclusion, this is the first valid food frequency questionnaire that was shown to be valid and reliable in providing a nutritional assessment of dietary intake in Iraq. it requires more efforts to be considered as a national tool for dietary assessment.
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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 | 0,005 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».