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Enregistrement W4220825356 · doi:10.2196/35092

Evaluation of a Web-Based Dietary Assessment Tool (myfood24) in Norwegian Women and Men Aged 60-74 Years: Usability Study

2022· article· en· W4220825356 sur OpenAlexvenueno aff
Laila Arnesdatter Hopstock, Anine Christine Medin, Guri Skeie, André Henriksen, Marie Wasmuth Lundblad

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNorwegianUsabilityCalorieMedicineSnowball samplingGerontologyEnvironmental healthRecallSystem usability scaleDemographyPsychologyWeb usabilityComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: A healthy diet throughout the life course improves health and reduces the risk of disease. There is a need for new knowledge of the relation between diet and health, but existing methods to collect information on food and nutrient intake have their limitations. Evaluations of new tools to assess dietary intake are needed, especially in old people, where the introduction of new technology might impose challenges. OBJECTIVE: We aimed to examine the usability of a new web-based dietary assessment tool in older adult women and men. METHODS: A total of 60 women and men (participation 83%, 57% women) aged 60-74 years recruited by convenience and snowball sampling completed a 24-hour web-based dietary recall using the newly developed Norwegian version of Measure Your Food On One Day (myfood24). Total energy and nutrient intakes were calculated in myfood24, primarily on the basis of the Norwegian Food Composition Table. No guidance or support was provided to complete the recall. Usability was assessed using the system usability scale (SUS), where an SUS score of ≥68 was considered satisfactory. We examined the responses to single SUS items and the mean (SD) SUS score in groups stratified by sex, age, educational level, and device used to complete the recall (smartphone, tablet device, or computer). RESULTS: The mean total energy intake was 5815 (SD 3093) kJ. A total of 14% of participants had an energy intake of <2100 kJ (ie, 500 kilocalories) and none had an intake of >16,800 kJ (ie, 4000 kilocalories). Mean energy proportions from carbohydrates, fat, protein, alcohol, and fiber was within the national recommendations. The mean SUS score was 55.5 (SD 18.6), and 27% of participants had SUS scores above the satisfactory product cut-off. Higher SUS scores were associated with younger age and lower education, but not with the type of device used. CONCLUSIONS: We found the overall usability of a new web-based dietary assessment tool to be less than satisfactory in accordance with standard usability criteria in a sample of 60-74-year-old Norwegians. The observed total energy intakes suggest that several of the participants underreported their intake during the completion of the dietary recall. Implementing web-based dietary assessment tools in older adults is feasible, but guidance and support might be needed to ensure valid completion.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,987
Score d'incertitude au seuil0,071

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,455
Écart entre enseignants0,355 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
DomaineMéthodes
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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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