A cross-sectional comparison of the functionality of the short-form FFQ to a 3-day food intake record completed early in the second trimester of pregnancy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using a behavioural intervention to target nutrition during pregnancy may be key in meeting recommendations for healthy eating. The aim was to assess the use of a short-term dietary intake measurement tool (3-day food intake record) to infer long-term habitual dietary intake during pregnancy (using a short-form FFQ). A convenience sample ( n 90) between 12- and 18-weeks’ gestation was recruited from a larger randomised controlled trial for cross-sectional analysis. Participants completed a forty-four-item FFQ and 3-day food intake record. Using the participant food intake record, the investigator blindly completed a second frequency questionnaire. The frequency questionnaires were scored using dietary quality scores (DQS) and compared. Aggregate data were evaluated using a Wilcoxon signed rank test, and individual-level data were evaluated using a Bland–Altman plot. No significant difference was observed in the scores ( Z = –1·88, P = 0·06), with small effect size ( r = 0·19). The Bland–Altman plot showed that comparing the DQS derived from the two different dietary assessments underestimated scores by a mean difference of 0·4 points (95 % limits of agreement: −3·50 to 4·26). The data points were evenly spread suggesting no systematic variation for over- or underestimation of scores. Minimal difference was observed between the functionality of the two assessment instruments. However, the food intake record can be completed by pregnant individuals to estimate short-term nutrient intake and then scored by the investigator to estimate long-term dietary quality. Combining these two instruments may best capture the most accurate representation of dietary habits over time.
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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 | 0,010 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».