A Gluten-Free Food Guide used in diet education to improve diet quality in children with newly diagnosed celiac disease: a pilot randomised control trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Children with coeliac disease (CD) on a gluten-free diet (GFD) often have poor dietary quality (DQ). A Gluten-Free Food Guide (GFFG) was developed to address this. This pilot randomised controlled trial evaluated the impact of GFFG dietary counselling on DQ and ultra-processed food (UPF) intake in newly diagnosed CD children. Child–parent pairs were randomised to the standard of care only (CON: n 20) or the intervention (INT: standard of care + GFFG; n 20). Primary outcomes included DQ (Healthy Eating Index-Canadian) and UPF intake (NOVA classification), assessed at baseline (BL), 3 and 6 months. In INT, dietary variety scores, a subcomponent of DQ, increased between BL and 3 months (BL: 6·7 (3·3–6·7) v . 3 months: 10 (10–10); P = 0·01) and in higher variety scores than CON at 3 months ( P < 0·01). Total DQ and UPF intake remained unchanged. Increased dietary variety in INT was associated with increases in dairy products (BL: 7·5 ( sd 3·6) % v . 3 months: 12·4 ( sd 6·7) %; P = 0·01) and unsweetened milk (BL: 2·5 ( sd 2·2) % v . 3 months: 4·7 ( sd 3·0) %; P = 0·01) servings, consumed as a percentage of the total food group servings. These improvements were not observed at 6 months. A greater number of INT children met the GFFG protein recommendation at 3 months (BL: 0/19 v . 3 months: 5/19; P = 0·01), with no change in CON. A single GFFG session improved short-term dietary variety and unsweetened milk intake. Ongoing work addressing the GF food environment, dietitian access and policies to improve DQ are needed.
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.
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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».