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Enregistrement W4401109192 · doi:10.4103/ijnpnd.ijnpnd_61_24

Development of Omani-branded food composition database for an electronic dietary assessment tool

2024· article· en· W4401109192 sur OpenAlexaboutno aff
Al-Balushi Buthaina, W. A. Mostafa, Al-Balushi Ruqaiya, Al-Attabi Zahir

Notice bibliographique

RevueInternational journal of Nutrition Pharmacology Neurological Diseases · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComposition (language)Food composition dataDatabaseMedicineFood scienceComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The food composition database provides a comprehensive information on the various nutrients present in the foods. At present, Oman lacks a food composition database (FCDB) of locally produced branded foods, which necessitates the development of such a database. Objectives: The aim of this study is to develop an FCDB for Omani-branded foods available for local consumption for an electronic dietary assessment tool. Methods: Back-of-pack (BOP) nutritional information of these branded foods available in our markets was gathered from manufacturer data. Food mapping was used to match the branded foods according to the BOP macronutrient data and food description to the appropriate generic food item from United States Department of Agriculture (USDA) or Canadian FCDBs. Results: The developed database is composed of 571 food items with associated 60 nutrients. The majority of food items (91%) were mapped to a single generic food item. The rest (9%) was mapped to multiple generic food items. Overall, 96% of food items were mapped to a single generic food, which was matched based on BOP macronutrients and item descriptions. However, the minority (4%) were mapped based on item description alone as either the BOP nutrients were implausible. Moreover, 91% of food items were individually mapped to within 10% agreement with the generic food item for energy. The fish and fish group has the largest mean of absolute percentage difference in energy between BOP and generic items (16%). Conclusion: This currently developed database would critically help to accurately assess the dietary intake of the Omani population once incorporated into an electronic dietary assessment tool, and it can be updated in the future on a regular basis.

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)0,010
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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,013

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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,389
Écart entre enseignants0,346 · 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
GenreMéthodes

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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