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Enregistrement W6927744814 · doi:10.3389/fnut.2024.1519829.s001

Data Sheet 1_Comparing three summary indices to assess diet quality of Canadian children: a call for consensus.pdf

2025· dataset· en· W6927744814 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typedataset
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiquePlant Pathogenic Bacteria Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationQuality (philosophy)UnivariateIndex (typography)Healthy eatingBody mass indexRegression analysisLinear regressionRecall

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose The Healthy Eating Index-Canada 2015 (HEI-C 2015), Diet Quality Index-International (DQI-I), and Healthy Eating Food Index 2019 (HEFI-2019) are commonly used to summarize the quality of Canadian diets. This paper sought to compare these three diet quality indices with respect to their ability to capture diets of different quality in Canadian children and to discriminate between population subgroups. Methods Data were collected in school-based surveys from grade 4–6 students (9–12 years old) in western Canada through 24-h dietary recall in 2016 (n = 336), 2018 (n = 454), and 2020/2021 (n = 909). Diet quality was assessed using HEI-C 2015, DQI-I and HEFI-2019. Agreement between the three indices was assessed using weighted Cohen’s kappa. Univariate and multivariable linear regression models assessed diet quality according to student’s sex, grade level, school material/social deprivation, and geographic region. Results HEFI-2019 scores had the widest range, while DQI-I had the smallest. Agreement was 0.55 between HEI-C 2015 and DQI-I, 0.38 between HEI-C 2015 and HEFI-2019, and 0.29 between DQI-I and HEFI-2019. Boys and students from materially deprived areas reported diets of lower quality, irrespective of the index. There were no differences in diet quality across grade levels and geographic region. Energy consumption was associated positively with DQI-I and negatively HEFI-2019 scores. Conclusion The three indices demonstrated fair to moderate agreement and varying ability to discriminate diet quality between different population subgroups of Canadian children. This study shows that the choice of a diet quality index affects the interpretation of results and practical considerations, yielding different conclusions with respect to the determinants of children’s diet quality. Seeking consensus on which diet quality index to use for research, policy and/or practice would help support dietary research and policy development, and promote dietary guidelines implementation.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,840
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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.

Tête enseignante Opus0,217
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,105 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreJeu de données

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
Publié2025
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