Simulation model to assess the validity of the clinical portfolio diet score used in the PortfolioDiet.app for dietary self-tracking: a secondary analysis of a randomized controlled trial in hyperlipidemic adults
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The Portfolio Diet combines cholesterol-lowering plant foods for the management of cardiovascular disease risk. However, the translation of this dietary approach into clinical practice necessitates a user-friendly method for patients to autonomously monitor their adherence. Objective: This study aimed to develop and validate the clinical-Portfolio Diet Score (c-PDS) as a food-based metric to facilitate self-tracking of the Portfolio Diet. Methods: Using a simulation model to estimate the c-PDS, the validity was assessed in a secondary analysis of a completed trial of the Portfolio Diet in 98 participants with hyperlipidemia over 6 months. Concurrent and predictive validity of the estimated c-PDS were assessed against the reference measure (weighed 7-day diet records) and concomitant changes in LDL-C from baseline to 6 months. Bland-Altman analysis was used to assess the limits of agreement between the two methods. Results: < 0.001) or a 1.09% reduction in LDL-C. Visual evaluation of the Bland-Altman plots showed reasonable agreement. Conclusion: These findings indicate good validity of the c-PDS for primary prevention in adults with hyperlipidemia. The predictive validity findings have informed the goals and messaging within the PortfolioDiet.app, a digital health application for delivering the Portfolio Diet. Future research will assess the effectiveness of the intended combination of the c-PDS and the PortfolioDiet.app in supporting behavior change.
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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 | 0,050 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».