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Enregistrement W4225080555 · doi:10.1136/bmjopen-2022-061660

Study protocol for CELLAR (COVID-related Eating Limitations and Latent dietary effects in the Atlantic Region): population-based observational study to monitor dietary intakes and purchasing during COVID-19 in four Atlantic Canadian provinces

2022· article· en· W4225080555 sur OpenAlexafffundabout
Catherine L. Mah, Karen Polinger Foster, Emily Jago, Mohammad Hajizadeh, Gabriella Luongo, Nathan Taylor, Daniel Fuller, Yanqing Yi, Olukorede T Esan, Ryan Lukic, Maria Clarke, Wiesława Dominika Wranik, Julie Brimblecombe, Anna Peeters

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandPublic Health OntarioUniversity of TorontoDalhousie University
Organismes subventionnairesResearch Nova ScotiaCanadian Institutes of Health ResearchDalhousie UniversityCanada Research Chairs
Mots-clésMedicineEnvironmental healthObservational studyPopulationLandlineHousehold incomeDemographyGerontologyPhoneGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Poor diet is a leading preventable risk for the global burden of non-communicable disease. Robust measurement is needed to determine the effect of COVID-19 on dietary intakes and consumer purchasing, given the widespread changes to consumer food environments and economic precarity. The research objectives are as follows: (1) describe dietary intakes of foods, beverages and nutrients of concern during the COVID-19 pandemic; (2) quantify change in diet during COVID-19 as compared with prepandemic, previously captured in the provincial samples of the population-representative 2015 Canadian Community Health Survey-Nutrition and (3) examine how household purchasing practices predict dietary intakes during COVID-19. METHODS AND ANALYSES: Observational study of diet, using a population-based stratified probability sampling strategy allocated via dual-frame (landline and cellphone) calls to random-digit dialled numbers, followed by age-sex group quotas. The base population comprises the four provinces of the Atlantic region of Canada, jurisdictions with an excess burden of pre-existing dietary risk, compared with the rest of Canada. Our aim is n=1000 to obtain reliable estimates at a regional level to describe intakes and compare with prepandemic baseline. Data collection entails 12 weeks participation: (1) enrolment with sociodemographics (key dietary risk predictors such as age, sex, gender, pre-COVID-19 income, employment, household composition, receipt of economic relief, rural residence); (2) two 24hour diet recalls using the online ASA-24 Canada 2018 tool; and (3) online uploads of household food purchase receipts over the 12 weeks enrolled. Participation incentives will be offered. ETHICS AND DISSEMINATION: This research protocol received funding from the Canadian Institutes of Health Research (FRN VR5 172691) and ethics review approval from the Dalhousie University Research Ethics Board. Study protocol and instruments and a de-identified dataset will be made publicly available. We will submit the findings to peer-reviewed journals, as well as conferences geared towards scientific and decision-maker audiences.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,883

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,003
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0070,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0340,008

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 Opus0,534
Tête enseignante GPT0,526
Écart entre enseignants0,008 · 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.

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

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

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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