Ajout d’équivalents des groupes alimentaires au Questionnaire canadien de fréquence alimentaire II pour estimer l’Indice canadien de saine alimentation-2005
Bibliographic record
Abstract
Introduction Il a été prouvé qu’un régime alimentaire de piètre qualité augmente le risque de maladies chroniques courantes susceptibles de nuire à la qualité de vie et d'alourdir le fardeau qui pèse sur le système de santé. Les recommandations fondées sur des données probantes du Guide alimentaire canadien (GAC) fournissent des conseils nutritionnels destinés à améliorer la qualité du régime alimentaire. L’Indice canadien de saine alimentation (ICSA), un outil de mesure de la qualité du régime alimentaire, permet d'évaluer la conformité au GAC. Le Questionnaire canadien de fréquence alimentaire II (QFA-C II) [Canadian Diet History Questionnaire II, C-DHQ II], mis au point récemment, pourrait quant à lui servir à estimer l’ICSA au sein de la population canadienne si on pouvait ajouter à sa base de données sur les éléments nutritifs les équivalents des groupes alimentaires (correspondant aux portions du GAC). Nous décrivons dans cet article des méthodes destinées à enrichir cette base de données sur les éléments nutritifs du QFA-C II en vue d’estimer l’ICSA. Méthodologie Nous avons créé des équivalents des groupes alimentaires à partir de données provenant de diverses bases de données sur les aliments et les éléments nutritifs, en particulier l’Enquête sur la santé dans les collectivités canadiennes, cycle 2.2 Nutrition de 2004. Nous avons ajouté ces variables à la base de données sur les éléments nutritifs du QFA-C II. Nous avons déterminé les scores de l’ICSA et avons effectué des analyses descriptives pour les participants qui ont répondu au QFA-C II dans le cadre d’une étude transversale canadienne. Résultats Le score moyen de l’ICSA dans notre échantillon de 446 adultes de 20 à 83 ans était de 64,4 (écart-type : 10,8). Les femmes, les non-fumeurs et les personnes ayant un niveau de scolarité supérieur au secondaire ont obtenu de manière statistiquement significative des notes plus élevées que les hommes, les fumeurs et les personnes détenant un diplôme d’études secondaires ou moins. Conclusion La possibilité d’évaluer l’ICSA à l’aide du QFA-C II facilite l’étude de la qualité du régime alimentaire et de l'état de santé de la population canadienne.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".