A Fresh Look at Problem Areas in Research Methodology in Nutrition
Notice bibliographique
Résumé
This paper makes a critical evaluation of several of the research methods used to investigate the relationship between diet, health, and disease. The two widely used methods are randomized controlled trials (RCTs) and prospective cohort studies. RCTs are widely viewed as being more reliable than cohort studies and for that reason are placed higher in the research hierarchy. However, RCTs have inherent flaws and, consequently, they may generate findings that are less reliable than those from cohort studies. The text presents a discussion of the errors that may occur as a result of confounding. This refers to the correlation of the exposure and the outcome with other variables and can mask the true association or produce false associations. Another source of error is reverse causation, which is most commonly associated with cross-sectional studies. These studies do not allow researchers to determine the temporal sequence of lifestyle and other inputs together with health-related outcomes. As a result, it may be unclear which is cause and which is effect. This may also occur with cohort studies and can be illustrated by the inverse association between alcohol intake and coronary heart disease. Mechanistic research refers to the investigation of the intricate details of body functioning in health and disease and this research strategy is widely used in biomedical science. The evidence presented here makes the case that most of our information of practical value in the field of nutrition and disease has come from epidemiological research, including RCTs, whereas mechanistic research has been of minor value.
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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 | 0,447 | 0,552 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,014 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,081 |
| Communication savante | 0,027 | 0,037 |
| Science ouverte | 0,009 | 0,013 |
| Intégrité de la recherche | 0,018 | 0,045 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».