Estimating the effect of adhering to Canada's Food Guide 2019 recommendations on health outcomes in older adults: a target trial emulation protocol
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Canada's Food Guide 2019 (CFG) provides universal recommendations to individuals aged 2 years or older. The extent to which these recommendations are appropriate for older adults is unknown. Although ideal, conducting a large randomized controlled trial is unrealistic in the short term. An alternative is the target trial emulation framework for causal inference, a novel approach to improve the analysis of observational data. Objective: Our aim is to describe the protocol of a target trial emulation in older adults with emphasis on key aspects of a hypothetical sustained diet and physical activity intervention. Methods: To emulate the target trial, non-experimental data from the NuAge prospective study (n=1753, adults aged 67 years or older) will be used. NuAge includes 4 yearly measurements of dietary intakes, covariates and outcomes. The per protocol causal contrast will be the primary causal contrast of interest to account for non-adherence. The sustained intervention strategy will be modelled using the parametric g-formula. In the hypothetical trial, participants would be instructed to meet sex-specific minimal intakes for vegetables and fruits, whole grains, animal- and plant-based protein foods, milk & plant-based beverages and unsaturated fats. Eligibility criteria, follow-up, intervention, outcomes, and causal contrast will be similar in the emulation to the target trial except for minor modifications. We will attempt to emulate randomization of treatment by adjusting for baseline covariates and pre-baseline dietary habits. Conclusion: Emulating a target trial will provide the first evidence of the adequacy of CFG 2019 recommendations for older adults in relation to health outcomes.
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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 | 0,125 | 0,161 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,024 | 0,005 |
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 ».