MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W6921006127 · doi:10.6084/m9.figshare.7857236.v1

A systematic review of reviews identifying UK validated dietary assessment tools for inclusion on an interactive guided website for researchers: www.nutritools.org

2019· article· en· W6921006127 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNutritional Studies and Diet
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInclusion (mineral)Sample (material)WeightingTest (biology)Systematic reviewRisk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Health researchers may struggle to choose suitable validated dietary assessment tools (DATs) for their target population. The aim of this review was to identify and collate information on validated UK DATs and validation studies for inclusion on a website to support researchers to choose appropriate DATs. Design: A systematic review of reviews of DATs was undertaken. DATs validated in UK populations were extracted from the studies identified. A searchable website was designed to display these data. Additionally, mean differences and limits of agreement between test and comparison methods were summarized by a method, weighting by sample size. Results: Over 900 validation results covering 5 life stages, 18 nutrients, 6 dietary assessment methods, and 9 validation method types were extracted from 63 validated DATs which were identified from 68 reviews. These were incorporated into www.nutritools.org. Limits of agreement were determined for about half of validations. Thirty four DATs were FFQs. Only 17 DATs were validated against biomarkers, and only 19 DATs were validated in infant/children/adolescents. Conclusions: The interactive www.nutritools.org website holds extensive validation data identified from this review and can be used to guide researchers to critically compare and choose a suitable DAT for their research question, leading to improvement of nutritional epidemiology research.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,022
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,128
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,160

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0220,128
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,006
Bibliométrie0,0250,030
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,007
Science ouverte0,0030,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0480,005

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 Opus0,353
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,137 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFigshare→Même sujetNutritional Studies and Diet→Travaux en français237 207→