Development and Validation of a Food Frequency Questionnaire for Evaluating the Nutritional Status of Patients with Serious Mental Illnesses (DIETQ-SMI) in Bahrain
Notice bibliographique
Résumé
General food frequency questionnaires (FFQs) have not been tailored for or validated in individuals with psychiatric disorders. Given the unique eating behaviors of patients with serious mental illnesses (SMIs), custom-made tools are needed. Therefore, we developed and validated an FFQ customized to individuals with SMIs. A total of 150 adults with SMIs (schizophrenia, bipolar disorder, or major depression) were recruited from Bahrain. The participants completed the 50-item Dietary Intake Evaluation Questionnaire for Serious Mental Illness (DIETQ-SMI) FFQ and a 3-day food record (FR). The validity of the FFQ was assessed by comparing nutrient intake to FR intake using correlation and reliability statistics. The DIETQ-SMI demonstrated a good ranking validity compared to the FR based on correlation coefficients (rho 0.33 to 0.92) for energy and macro- and micronutrients. The FFQ had high internal consistency (McDonald’s omega = 0.84; Cronbach’s alpha = 0.91) and test–retest reliability (ICC > 0.90). The FFQ tended to estimate higher absolute intakes than the FR but adequately ranked the intakes. The FFQ value was correlated with the FR for all the items (p < 0.001). The DIETQ-SMI is a valid and reliable FFQ for ranking dietary intake in individuals with an SMI. It can help assess nutritional status and, subsequently, guide interventions in high-risk psychiatric populations.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».