Relative Validity and Reproducibility of a Dietary Screening Tool in Nigerian Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hypertension and cardiovascular disease burden are rising rapidly in Nigeria. This trend is partly attributed to a transition from healthy to unhealthy dietary patterns. However, health care professionals lack a dietary screening tool to assess patient dietary intake and offer personalized dietary advice. Objectives: We aimed to develop and validate a food frequency questionnaire (FFQ) that can quickly and accurately assess regional dietary intake for use by health care professionals in a hospital setting in Port Harcourt, Nigeria. Methods: We recruited 58 patients from a single hospital in Nigeria. The FFQ was administered at baseline and again after 3 wk. To evaluate the validity of the FFQ, we used 3 repeated and nonconsecutive 24-h dietary recalls (24DR) as a reference method. Spearman rank correlations, Wilcoxon signed-rank tests, cross-classification, intraclass correlation coefficients (ICCs), and Bland-Altman analysis were performed in R software version 4.3.1 to assess the relative validity and reproducibility. Results: < 0.05). The exact agreement for classifying individuals into quartiles ranged from 17% for salt to 88% for processed meats and alcoholic drinks, with 90% of individuals classified into the same or neighboring quartile. Additionally, the Bland-Altman analysis demonstrated acceptable agreement, with >96% of observations within the acceptable limits of agreement for all food groups. For reproducibility, the ICC ranged from 0.31 for stew to 0.98 for fruit, with an mean ICC of 0.77 between the FFQs delivered 2 wk apart. Conclusions: Our results support the use of the FFQ as a valid and reliable tool for ranking intakes of certain food groups among patients in a hospital setting in Nigeria.The trial was registered at clinicaltrials.gov as NCT05973760.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».