MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404031762 · doi:10.1016/j.cdnut.2024.104502

You Say Potato, I Say Vegetable; You Say Tomato, I Say Fruit: Cognitive Validity of Food Group–Based Dietary Recall Questions

2024· article· en· W4404031762 sur OpenAlex
Anna Herforth, Isabela Fleury Sattamini, Deborah A. Olarte, Pablo Diego‐Rosell, Andrew Rzepa

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCurrent Developments in Nutrition · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWageningen University and ResearchDirektion für Entwicklung und ZusammenarbeitAxencia Galega de InnovaciónUniversidade de São PauloGovernment of CanadaBill and Melinda Gates FoundationUnited States Agency for International Development
Mots-clésRecallCognitionFood groupPsychologyFood scienceCognitive psychologyBiologyMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: There is a need for valid, standardized approach for list-based questionnaires to measure food group consumption for indicators of diet quality including dietary diversity. Objectives: A common method for collecting dietary diversity data consists of open-ended food group questions, e.g. "Yesterday, did you eat any vegetables, such as cucumber, cabbage, or celery?" We sought to examine the cognitive validity of open-ended questions that require respondents to categorize foods and closed-ended alternatives using sentinel foods. Methods: Pretesting and 83 cognitive interviews were conducted in 5 languages in São Paulo and New York City in 2018. In structured interviews, respondents were asked to describe their thought processes in answering each question. Their feedback and responses to closed-ended and open-ended food group questions were compared. The Gallup World Poll then piloted 2 versions of the questionnaire in a nationally representative sample of 1000 in Brazil in 2018. Results: Respondents in all settings miscategorized foods when asked open-ended food group questions (0%-82%, depending on the food group), respondents varied in their ability to think of other foods that belonged to specified food groups (35%-50% could think of any items), and open-ended questions presented an additional cognitive burden. There were no significant differences between the results from closed-ended and open-ended questions in the national pilot test. In the context of a multitopic survey, the finalized questionnaire took 3-5 min to answer, had no additional training requirements, and enumerators reported similar ease in administration as modules on other topics. Conclusions: For data collection on food group consumption, open-ended questions requiring respondents to categorize foods present cognitive validity problems. Closed-ended questions using sentinel foods reduce or eliminate ambiguity, presenting lower cognitive burden and greater comprehension. Based on these results, the closed-ended method has been adopted in international survey platforms for measuring dietary diversity and other aspects of diet quality.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,283
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,269 · 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