The Reliability of Ten-Year Dietary Recall: Implications for Cancer Research
Notice bibliographique
Résumé
Remote dietary intakes may be more important than recent diet in the etiology of cancer because of the long latency in cancer development. We examined the reliability of remote dietary recall over 10 y. Subjects were 56 adults participating in a cancer prevention trial in Western Australia. All subjects completed a 28-d diet record (DR) in 1991. A food-frequency questionnaire (FFQ) modified to ask respondents about their diet 10 y earlier was sent to each subject for completion in 2001. Remote intakes recalled from 10 y earlier using the FFQ were compared with the DR using the limits of agreement (LOA) method and Pearson correlation coefficients. Mean intakes of most nutrients did not differ between dietary methods. The LOA indicated that the FFQ could under- or overestimate DR estimates by greater than or equal to50%. For many nutrients, agreement between methods depended on the magnitude of intake. Pearson's correlation coefficients ranged from 0.02 for retinol to 0.66 for alcohol. These findings are similar to those of other studies that examined the reliability of recent and remote dietary intakes. They also show that using this FFQ, remote diet recalled from 10 y earlier may be as reliable as recent dietary recall.
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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 | 0,152 | 0,355 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».