Validating Sentinel Foods in the Diet Quality Questionnaire: Insights from Two Chilean Cohorts of Pregnant Women and Children
Notice bibliographique
Résumé
Background: New tools for monitoring diets, such as the Diet Quality Questionnaire (DQQ), may help reduce the costs and burden associated with traditional methods of diet assessment. However, its proposed sentinel foods require validation in target populations. This study aimed to validate the Chilean sentinel foods and describe the performance of DQQ, as well as its Global Dietary Recommendation (GDR) indicators, in two Chilean cohorts. Methods: We analyzed dietary data from 1418 pregnant women and 799 children using 24 h recalls. Foods and beverages were classified and ranked into 29 DQQ food groups. Food items that accounted for more than 95% of the total consumption within each of the 29 food groups were selected and identified as sentinels. We estimated the proportion of consumers in each food group and calculated the indicators, as well as their relationship with the consumption of ultra-processed foods (UPFs). Results: The pregnant women had a mean age of 29.1 (SD 6.6), and the children had a mean age of 6.2 (SD 0.5). The sentinel foods of six groups (grain-based sweets, other sweets, salty snacks, deep-fried food, and sweet tea/coffee/cocoa) captured under 95% of the group’s total consumption. The pregnant women had a higher frequency of consumption of staple and healthy foods, and the mean GDR score was 9.3 (SD 2.20). The children had higher consumption of unhealthy food groups, and the mean GDR score was 8.1 (SD 2.05). The GDR-protect scores showed a moderate but statistically significant negative correlation with ultra-processed food consumption (p-value < 0.0001). Conclusions: The DQQ is a suitable tool for collecting dietary data to estimate diet quality using food group-based indicators. Additionally, it is possible to identify different dietary patterns at a crucial stage of life, such as childhood and pregnancy. However, it requires some adaptations of sentinel foods and further testing on other populations before it can be implemented to monitor Chilean diets.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».