Validation of a Semi-Quantitative Food Frequency Questionnaire for Argentinean Adults
Notice bibliographique
Résumé
The Food Frequency Questionnaire (FFQ) is the most commonly used method for ranking individuals based on long term food intake in large epidemiological studies. The validation of an FFQ for specific populations is essential as food consumption is culture dependent. The aim of this study was to develop a Semi-quantitative Food Frequency Questionnaire (SFFQ) and evaluate its validity and reproducibility in estimating nutrient intake in urban and rural areas of Argentina.Overall, 256 participants in the Argentinean arm of the ongoing Prospective Urban and Rural Epidemiological study (PURE) were enrolled for development and validation of the SFFQ. One hundred individuals participated in the SFFQ development. The other 156 individuals completed the SFFQs on two occasions, four 24-hour Dietary Recalls (24DRs) in urban, and three 24DRs in rural areas during a one-year period. Correlation coefficients (r) and de-attenuated correlation coefficients between 24DRs and SFFQ were calculated for macro and micro-nutrients. The level of agreement between the two methods was evaluated using classification into same and extreme quartiles and the Bland-Altman method. The reproducibility of the SFFQ was assessed by Pearson correlation coefficients and Intra-class Correlation Coefficients (ICC). The SFFQ consists of 96 food items. In both urban and rural settings de-attenuated correlations exceeded 0.4 for most of the nutrients. The classification into the same and adjacent quartiles was more than 70% for urban and 60% for rural settings. The Pearson correlation between two SFFQs varied from 0.30-0.56 and 0.32-0.60 in urban and rural settings, respectively.Our results showed that this SFFQ had moderate relative validity and reproducibility for macro and micronutrients in relation to the comparison method and can be used to rank individuals based on habitual nutrient intake.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».