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Enregistrement W4389033999 · doi:10.1096/fasebj.30.1_supplement.1153.6

The Automated Self‐Administered 24‐Hour (ASA24) is Now Mobile and Can Collect Both 24‐Hour Recalls and Food Records

2016· article· en· W4389033999 sur OpenAlexaffabout
Amy F. Subar, Beth Mittl, Thea Palmer Zimmerman, Sharon I. Kirkpatrick, TusaRebecca E. Schap, Amy Miller, Magdalena M. Wilson, Christie Kaefer, Nancy Potischman

Notice bibliographique

RevueThe FASEB Journal · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNational Cancer Institute
Mots-clésContext (archaeology)InterviewNational Health and Nutrition Examination SurveyRecallPortion sizeComputer scienceMedicineWorld Wide WebMedical educationEnvironmental healthPsychologyFood scienceGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ASA24 is a fully automated, web‐based, self‐administered 24‐hour dietary recall that provides a complete system for probing, coding, and calculating nutrient and food group intakes. The system is based on the U.S. Department of Agriculture's interviewer‐administered Automated Multiple‐Pass Method, the recall method used in the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). It has been available to extramural investigators, clinicians, and educators at no cost since 2009. From 2009 until October 2015, more than 1,800 studies registered to use ASA24 and more than 204,000 recalls were completed. Modified versions are available for use with children and Canadian participants, and an Australian version is under development. All U.S. versions can be completed in English or Spanish, and the Canadian version will soon be available in French. By early 2016, the National Cancer Institute (NCI) and Westat will release a new mobile version of ASA24 that will be accessible using smart phones and tablets in addition to laptops and desktops. With this new version, researchers will be able to collect food records as well as 24‐hour recalls. The user interface has been modernized to reflect current best practices for web‐users, and includes new features for searching and filtering to find foods consumed, identifying favorites, and obtaining context‐specific help. Supplements are now reported using a more intuitive approach similar to the way in which foods and beverages are reported. The following databases have been updated: the list of foods and beverages provided to respondents, based on NHANES 2011–12; nutrients in foods/beverages, based on the Food and Nutrient Database for Dietary Studies 2011–12; food groups, based on the Food Patterns Equivalents Database 2011–12; the list of supplements and nutrient database associated with supplements, based on the NHANES Dietary Supplement Database 2011–12. The updated version will allow for expanded usage of ASA24, enabling the collection of high‐quality dietary intake data in a range of settings and study types. The NCI and other Institutes and Centers at the National Institutes of Health are committed to providing a low‐cost means for investigators to obtain high‐quality 24‐hour dietary recalls, and now, food records, in surveillance, epidemiologic, intervention, and clinical research. Support or Funding Information National Cancer Institute

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,167

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,021

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations5
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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