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Enregistrement W4393201779 · doi:10.3390/brainsci14040312

Development and Validation of a Food Frequency Questionnaire for Evaluating the Nutritional Status of Patients with Serious Mental Illnesses (DIETQ-SMI) in Bahrain

2024· article· en· W4393201779 sur OpenAlexaff
Haitham Jahrami, Zahra Saif, Achraf Ammar, Waqar Husain, Khaled Trabelsi, Hadeel Ghazzawi, Seithikurippu R. Pandi‐Perumal, Mary V. Seeman

Notice bibliographique

RevueBrain Sciences · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFood frequency questionnaireMedicinePsychologyEnvironmental healthPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,121
Score d'incertitude au seuil0,150

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,301 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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