Examining and Comparing the Validity and Reproducibility of Scales to Determine the Variety of Vegetables Consumed: Validation Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Previous studies have reported that vegetable variety reduces the risk for noncommunicable diseases independent of the amount consumed. OBJECTIVE: This study aimed to examine and compare the validity and reproducibility of several scales to determine vegetable variety. METHODS: In total, 23 nutrition students in Japan reported their vegetable intake over the past month using a self-administered questionnaire between July and August 2021. Specifically, four scales were used: (1) a single question regarding the number of vegetables consumed (scale A); (2) a scale containing 9 vegetable subgroups included in the brief-type self-administered diet history questionnaire (scale B); (3) a scale containing 19 vegetable items included in a self-administered diet history questionnaire (scale C); and (4) a scale containing 20 vegetable items from the Ranking of Vegetable Consumers in Japan, which was analyzed based on a report on the National Health and Nutrition Survey in Japan (scale D). Scale validity was assessed by correlation with the number of vegetables consumed, which was collected from dietary records for 7 consecutive days. Reproducibility was assessed by test-retest reliability. RESULTS: Regarding the validity of the 4 scales, significant correlations were found between scales C (ρ=0.51) and D (ρ=0.44) with vegetable variety based on dietary records, but scales A (ρ=0.28) and B (ρ=0.22) were not significantly correlated. Reproducibility showed a significant correlation in scale B (ρ=0.45) and strong correlations in scales C (ρ=0.73) and D (ρ=0.75). CONCLUSIONS: The scales for vegetable items have acceptable validity and reproducibility compared to the scales that used a single question or vegetable subgroup and, therefore, may determine the variety of vegetables consumed.
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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 | 0,079 | 0,110 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».