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Enregistrement W4281568245 · doi:10.2196/38283

Assessing the Initial Validity of the PortionSize App to Estimate Dietary Intake Among Adults: Pilot and Feasibility App Validation Study

2022· article· en· W4281568245 sur OpenAlexvenueno aff
Sanjoy Saha, Chloe Panizza, Stephanie T. Broyles, Corby K. Martin, John W. Apolzan

Notice bibliographique

RevueJMIR Formative Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesLouisiana Clinical and Translational Science Center
Mots-clésMealFood intakeMedicineServing sizeFood groupAnimal sciencePortion sizeFood frequency questionnaireEnergy expenditureAdded sugarSugarTotal energyFood scienceMathematicsEnvironmental healthObesityChemistryPsychologyInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Accurately assessing dietary intake can promote improved nutrition. The PortionSize app (Pennington Biomedical Research Center) was designed to quantify and provide real-time feedback on the intake of energy, food groups, saturated fat, and added sugar. OBJECTIVE: This study aimed to assess the preliminary feasibility and validity of estimating food intake via the PortionSize app among adults. METHODS: A total of 15 adults (aged 18-65 years) were recruited and trained to quantify the food intake from a simulated meal by using PortionSize. Trained personnel prepared 15 simulated meals and covertly weighed (weigh back) the amount of food provided to participants as well as food waste. Equivalence tests (±25% bounds) were performed to compare PortionSize to the weigh back method. RESULTS: Participants were aged a mean of 28 (SD 12) years, and 11 were female. The mean energy intake estimated with PortionSize was 742.9 (SD 328.2) kcal, and that estimated via weigh back was 659.3 (SD 190.7) kcal (energy intake difference: mean 83.5, SD 287.5 kcal). The methods were not equivalent in estimating energy intake (P=.18), and PortionSize overestimated energy intake by 83.5 kcal (12.7%) at the meal level. Estimates of portion sizes (gram weight; P=.01), total sugar (P=.049), fruit servings (P=.01), and dairy servings (P=.047) from PortionSize were equivalent to those estimated via weigh back. PortionSize was not equivalent to weigh back with regard to estimates for carbohydrate (P=.10), fat (P=.32), vegetable (P=.37), grain (P=.31), and protein servings (P=.87). CONCLUSIONS: Due to power limitations, the equivalence tests had large equivalence bounds. Though preliminary, the results of this small pilot study warrant the further adaptation, development, and validation of PortionSize as a means to estimate energy intake and provide users with real-time and actionable dietary feedback.

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)0,035
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,066
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,187

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0350,066
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,237
Tête enseignante GPT0,506
Écart entre enseignants0,269 · 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
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

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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