Methodological challenges and interpretation of dietary data from the 1997-1998 food habits of Canadians survey
Notice bibliographique
Résumé
The Food Habits of Canadians Survey, conducted in 1997--1998 examined food and nutrient intakes of non-institutionalized adults aged 18--65 years (n = 1543) randomly selected from across Canada using the multi-stage random sampling strategy. Dietary intake was assessed by 24-h recall and a repeat interview was conducted in a sub-sample (n = 446). The overall response rate was 26%. Males, younger age adults (18--34 years), single persons and those with lower education levels were underrepresented in the study sample thus limiting the generalizability of the study results. Examination of the characteristics of the selected areas (n = 63) by response rates, indicated that areas with a higher percentage below the low income cut-off level, higher percentage who moved residence in the past 5 years and higher percentage speaking non-official languages as the mother-tongue were associated with low response rates. Additionally, areas with lower percentage females were associated with low response rates indicating that depending on the community characteristics different approaches may be needed to enhance response rates. Within- to between-subject variance ratios for several nutrients were higher when adjusted for age, gender, education, season, smoking and size of family compared to the crude ratios (e.g. for energy 1.07 vs. 0.49 for males). As a result, more days would be needed to reliably estimate usual intake once the data are appropriately adjusted. Examination of the within- to between-subject variability ratios for nutrients by smoking status indicated that the diet of smokers was no more variable than that of non-smokers. However, smokers had higher intakes of total fat (p < 0.05) and saturated fat (p < 0.05) and lower intakes of folate (p < 0.05) and vitamin C (p < 0.05). Smokers also had lower intakes of fruit and vegetables compared to non-smokers (p < 0.05). Given these differences, diet may be a confounder in studies examining smoking
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,046 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».