방법 논문

'Boden 음식 접시': 식이 섭취 량의 평가 대 한 소설 대화형 웹 기반 방법

DOI:

10.3791/57923

2018년 9월 18일

* These authors contributed equally

이 논문에서

요약

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

' Boden 음식 접시 ' 시각적 묘사를 사용 하 여 식이 섭취를 수집 하는 인터랙티브하고 재미 있는 방법으로 설계 된 전자 음식 일기입니다. 이 연구의 목적은 전통적인 3 일 예상된 음식 일기 방법에 대 한 웹 기반 응용 프로그램의 유효성을 검사 했다.

초록

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

다른 방법의 많은 여전히 종이 기반 식이 섭취 량을 평가 하기 위해 연구에 사용할 수 있습니다. 서 면된 예상된 음식 일기 연구 참여자와 연구자에 대 한 부담 임에도 불구 하 고 임상 시험에서 자주 활용 됩니다. 이 방법을 사용 하려면 참가자 교육, 그것은 시간이 걸리고, 노동 집약적인, 그리고 쉽게 보고 아래에 이어질 수 있습니다. 기술의 발전, 식이 평가 프로세스를 자동화 하는 전자 일기에는 관심이 있다. 이러한 정확도 개선, 시간 및 비용을 절감 및 시각적이 고 더 즐거운 경험을 가진 사용자를 제공에 집중 된다. 여기에 제시 된 방법론 ' Boden 음식 접시 ', 새로운 웹 기반 플랫폼에 대 한 유효성을 검사 하는 목적으로 전통적인 예상된 음식 일기에 비해 음식 및 음료 항목의 자기 기록. 응용 프로그램은 또한 종이 설문지를 사용 하 여 연구 참가자에 의해 만족 규모로 평가 됩니다. 60-7 참가자 모두 3 일 전자 및 종이 음식 일기에 식이 조치 완료. 분석을 위해 두 연구 시간 포인트 (기준선 및 주 6)에서 식이 데이터 이용 되었다. 작은 의미 차이 식이 데이터 수집 방법에 불구 하 고 개성이 Altman 분석 했다 전자 플랫폼 및 서 면된 예상된 음식 일기 사이 계약의 상당히 넓은 95% 한계 그리고 95% 내에서 빠지지 않은 경우도 있었다 신뢰 간격입니다. 전반적으로, 참가자는 종이 방법 보다 더 많은 재미와 하드 카피 일기로 사용 하기 쉬운 전자 음식 일기를 발견. 새로운 플랫폼 임상 시험 설정에 활용 하는 경우에 특히 식이 데이터의 수집에 대 한 자체 녹음 도구로 가능성이 있다. 그러나, 추가 유효성 검사 연구 필요의이 새로운 전자 식이 데이터 수집 도구 유효성을 개선 합니다.

서론

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

능력을 정확 하 게 식이 데이터 수집 하 고 평가 하는 다이어트는 영양 및 체중 관리 연구의 필수적인 구성 요소입니다. 식이 섭취, 회 고와 미래를, 평가 하기 위해 많은 방법은 이미 설립 되었습니다. 그러나, 이러한 일반적으로 사용 되는 도구 자신의 한계를 갖추고 있습니다. 이로써, 데이터의 정확성을 향상 하 고 연구자 및 참가자1,2,3에 대 한 부담을 줄일 수 있는 새로운 기술 플랫폼에 대 한 필요가 있다.

24 시간 회상 (24 시간 회상) 및 음식 주파수 질문 지 (FFQs)는 참가자의 메모리에 의존 하 고 잠재적인 리콜 바이어스 및1,2,4 원인은에서 고통 하는 식이 데이터 수집 방법 . FFQs 등 음식 일기, 음식 기록 작성 능력을 요구 하 고 참가자에 높은 부담이 될 수 있다. 또한, 음식과 음료 상품의 소비 시간에서 보고는 서 면된 기록 상 습 식이 섭취5에서 변경 될 수 있습니다. 영양 데이터 수집 및 코딩의이 전통적인 방법 또한 매우 시간이 소모 하 고 고도로 훈련 된 직원1필요. 7 일 무게 음식 일기 식이 섭취 평가 대 한 바이오 마커 비 금 표준으로 간주 됩니다. 그러나,이 방법은 높은 참가자 부담6인 7 일 동안 아래에 보고의 속도를 증가 표시 되었습니다. 따라서, 식품 계량 하 여 금액을 마시는 전통적인 가계 대책을 사용 하 여 3 일간 예상된 음식 일기는 7 일 서 면된 음식 레코드 보다 더 실현 하고자 결정 했다.

이전 연구는 전자 도구를 사용 하 여 식이 섭취를 수집 하는 것은 유효 하 고 효율적인 전통적인 방법7,8에 비해 나타났습니다. 이러한 이유로, 녹음 및 식이 데이터의 분석에서 원조 할 수 있는 기술에 대 한 관심 증가 있다. 한계 비용이 되 고 참가자9에서 컴퓨터 활용 능력을 요구에 불구 하 고 전자 식이 평가 방법 더 많은 영상 인의 혜택 전통적인 식이 컬렉션 도구에 비해 추가 합니다. 따라서, 그들은 잘 받았고 사용자10즐거운 발견. 또한, 전자 도구는 연구팀은 시간을 수집 하 고 분석 데이터8,11와 관련 된 비용에 크게 줄일 수 있습니다. 또한, 그들은 영양 섭취와 개인 목표12,13높은 준수의 자체 모니터링을 허용 하는 즉각적인 피드백으로 참가자를 제공 합니다.

여기 제시 프로토콜은 기능과 실용성의 계약 뿐만 아니라 ' Boden 음식 접시 ', 웹 기반 전자 음식 일기의 전통적인 3 일 예상된 음식 일기 방법으로 테스트를 개발 되었다. 이 플랫폼 식품을 기록 하 고 응용 프로그램의 장점 중 하나는 시각적 묘사의 형태로 가상 접시에 하루 동안 소비 하는 항목을 마실 수 있습니다. 음식과 음료는 고정된 서빙 크기를 가진 약 1200 항목을 포함 하는 포함 된 데이터베이스에서 선택 됩니다. 전자 음식 일기에 입력 된 식이 데이터 자동으로 분석 하 고 연구 결과 내보낼 수 있습니다. 또한, 응용 프로그램 타당성 또는 총 에너지에 대 한 다이어트와 연구자와 사용자가 액세스할 수 있는 몇 가지 중요 한 영양소의 비 적합성을 보여주는 그래프를 생성 합니다. 다른 현재 사용 가능한 영양 플랫폼에 비해, 새로 만든 전자 일기 이건 혁신적이 고 실용적인 사용 하. 따라서, 그것은 유용한 식이 데이터 수집 도구를 사용 미래에 연구 수 있습니다.

현재 종이 모두 전자 및 종이 기반 음식 일기를 사용 하는 식이 데이터 수집에 대 한 전체 프로토콜 자세히 설명 하 고 풀러 에 전체에 게시 된 몇 가지 결과 선물 한다 14

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

프로토콜

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

참고: 아래 설명 하는 모든 실험 절차는 시드니 지역 건강 지구 (로얄 프린스 알프레드 영역) 윤리 검토 위원회에 의해 승인 되었다.

1. 참가자 모집

  1. 연구 기관 웹사이트 및 지역 신문 광고 기관 데이터베이스에서 참가자를 모집 합니다.
    참고:이 특정 연구에 적용 된 기준은 남성과 여성, 25-55 년 세, BMI ≥25 ≤35 k g/m2와 함께 미리 폐 경.
  2. 잠재적인 참가자 컴퓨터 학자 인지 확인 합니다.

2. 식이 데이터 컬렉션에 대 한 참가자 준비

  1. 초기 개별 심사 방문 각 참가자를 호출 하 여 정렬 합니다.
  2. 심사 방문 전에 각 참가자 로부터 서 면된 동의 얻을.
  3. 참가자 전자 플랫폼의 사용에서 훈련.
    1. 전자 플랫폼을 사용 하는 방법을 설명 하는 단계별 가이드와 함께 참가자를 제공 합니다. 참가자에 게 그것을 읽고 충분 한 시간을 줄.
    2. 참가자는 연구 노트북에는 플랫폼을 사용 하는 방법을 보여 줍니다.
    3. 몇 가지 음식 및 음료 항목 훈련된 연구 조사에의 존재는 플랫폼에 입력 하는 참가자를 요구 하십시오.
  4. 포함을 사용 하는 방법에 대 한 지침 전통적인 종이 기반의 음식 일기와 참가자를 제공 합니다. 그들의 초기 방문 하기 전에 그것을 완료 하도록 요청 합니다.
  5. 참가자 들에 게 지시:
    1. 지시와 ' 예 ' (그림 1) 어떤 음식이 나 음료를 기록 하기 시작 하기 전에 철저 하 게 음식 일기에 포함을 읽기.
    2. 모든 식품 및 음료 (2 평일 및 주말) 3 일 연속 사용을 기록 합니다. 모든 항목 소비 둘 다 집에서 (예: 직장 이나 식당에서) 집 밖에 서 보고 하 고 거의 소비 메모리에 의존 하지 않도록 최대한의 시간으로 일기에서 그들을 삽입을 요청 합니다.
    3. 측정 및 음식과 음료의 양을 추정 하는 음식 일기에 포함 부분 크기 가이드를 참조 하십시오.
    4. 일반적으로 잊혀진 음식과 음식 일기에 포함 하는 음료의 점검 표를 사용 하 여 음식과 음료 항목이 누락 된 ㄴ 다는 것을 확인.
    5. 기록 항목 소비 가능한 한 구체적으로 (예를 들어 '닭', 또는 '우유' 대신 ' 뚱뚱한 우유 감소' 대신 ' 피부와의 닭 다리' 쓰기).
    6. 준비 방법 (튀김, 찜, 구운, 그리고 예 원시)를 나타냅니다.
    7. 식품 및 음료 제품의 브랜드 이름을 나열 합니다.
    8. 가정에서 어떤 특이 한 항목에 대 한 조리법을 포함 합니다.
  6. 전자 diaryat는 3 일의 각 끝에 종이 음식 일기에 기록 하는 서 면된 정보를 입력 하는 참가자를 지시 합니다.
  7. 각 참가자에 대 한 심사 방문 후 1 주일 이내 초기 방문을 준비.
  8. 초기 방문에서 완성 된 종이 음식 일기를가지고 참가자를 지시 합니다.
  9. 주 5는 방문 참가자 새로운 종이 음식 일기를 제공 하 고 주 6를 방문 하 고 같은 3 일 동안 전자 일기로 데이터를 입력 하도록 요구 하기 전에 또 다른 3 일 동안 그것을 작성 하도록 지시.

3. 서 면된 음식 일기

참고: 음식 섭취 량 자체 보고 되었고 같은 3 일 동안 전통적인 서 면된 종이 일기 방법과 전자 웹 기반 플랫폼 ('Boden 음식 접시 ')를 이용 하 여 수집.

  1. 식이 데이터 수집
    참고: 참가자 3-하루 종이 음식 일기를 완료 하 고 기준선과 주 6 방문에 그들을 반환 합니다.
    1. 모든 식이 데이터 읽기 이며 측정 및 소비 금액 모두 올바르게 입력 되도록 참가자 함께 음식 일기를 검토 합니다.
  2. 작성 된 식이 데이터의 분석
    1. 각 참가자에 대 한 식이 분석 소프트웨어 3 일간 서 면된 음식 일기 데이터 입력 ( 재료의 표참조) 영양 섭취의 분석에 대 한. 소프트웨어는 자동으로 영양 섭취를 계산합니다.
    2. 총 에너지 섭취 량의 절대 그램 (g)에 대표 (kJ) 에너지와 다량 영양소 섭취 (단백질, 지방과 탄수화물)에 대 한 계산 된 값을 내보내기 (%kJ) 6 일 (3 일 기준에서 6 주에 3 일의 평균으로 방문) 스프레드시트에.
    3. 가져오기 분석용 통계 소프트웨어에 6 일의 평균 값입니다.

4. 전자 음식 일기 ('Boden 음식 접시')

  1. 등록
    1. '초대 이메일을' 전자 플랫폼에서 새로운 계정을 등록 하는 링크와 함께 연구 참가자에 게 보냅니다.
    2. 그들의 전체 이름을 입력 하 여 등록 절차에 따라 참가자를 지시의 생년월일, 성별, 이메일 및 사용자 이름 (이메일 주소) 및 암호 전자 플랫폼 (그림 2)에 로그를 만듭니다.
    3. 응용 프로그램 홈페이지에서 전자 음식 일기를 사용 하 고 그것을 읽고 신중 하 게 하는 방법에 대 한 시각적 가이드를 액세스 하려면 참가자 지시 (그림 3).
    4. 전자 음식 일기를 작성할 때 문제가 발생 하는 참여자를 지원 하기 위해 전화 및 이메일 지원을 제공 합니다.
  2. 전자 음식 일기를 만들려면 연구 참가자는:
    1. 그들은 초대 가입 (그림 4) 특정 프로젝트 제목 아이콘을 선택 합니다.
    2. 선택 '새 항목 만들기' 그들은 음식과 음료를 입력할 수 있는 전자 음식 일기의 새로운 하루를 만들 서 면된 음식 일기 (그림 5)에서 정보를 사용 하 여 항목.
    3. '검색' 도구를 사용 하 여 음식을 찾아서 데이터베이스 (그림 6)에서 하루 동안 소비 하는 항목을 마시는.
    4. 원하는 음식 및 음료 항목을 사실상 당시 (그림 6)에 소비 하는 식사를 반영 하기 위해 접시에 그들을 끌어.
    5. 다른 식사 (아침, 아침 간식, 점심, 오후 간식, 저녁 식사, 저녁 식사)를 이동 하는 페이지의 하단에 작은 접시 중 하나를 선택 합니다. 반송, 화면의 중간에 큰 접시에 음식과 음료를 입력을 시작 하는 선택한 작은 접시는 식사에 해당 선택 (그림 6).
    6. 하루 (그림 6)의 모든 항목을 저장 하려면 '변경 내용 저장' 버튼을 클릭 합니다.
    7. 항목 페이지 (그림 5)에서 '그래프' 아이콘을 클릭 하 여 자동으로 계산 된 식이 섭취와 평균 인구 식이 섭취 (그림 7) 간의 비교를 보여 주는 막대 그래프를 시각화 합니다.
      참고: 참가자는 기준선과 주 6 방문에 대 한 두 개의 별도 3 일간 전자 음식 일기를 만듭니다.
  3. 식이 데이터 분석에 대 한 준비
    1. 플랫폼 관리 포털에 액세스 하 여 스프레드시트에 각 참가자에 대 한 에너지와 영양소 섭취의 평균 값을 내보냅니다.
    2. 분석용 통계 소프트웨어에 스프레드시트를 가져옵니다.
  4. 전반적인 만족도 설문 조사
    1. 주 6에서 참가자 들을 위한 프로그램으로 전반적인 만족도 측정 하는 종이-기반 설문을 관리 합니다.
    2. 참가자 (0 되는 부정, 중립 5과 10 긍정적인 평가)와 0-10의 규모에 웹 기반 응용 프로그램의 다른 요소를 점수, 식품 목록의 완전성을 사용의 용이성과 같은 주제를 다루는 및 검색 기능을 지시 합니다.

5입니다. 식이 데이터의 분석

  1. 참가자 전자 플랫폼에 식이 데이터의 3 일을 입력 하 고 완료 서 면된 음식 일기의 기준선과 주 6 방문에 3 일 데이터만 사용 합니다.
  2. 다량 영양소의 비율을 얻을.
    1. 17와 다량 영양소의 그램 (kJ/g) 당 kilojoules 총 다량 영양소 금액 (g)를 곱하면 단백질 및 탄수화물 37 그램 당 kJ 지방 그램 당 kJ.
    2. 총 에너지 섭취 량 (kJ), 값 (다량 영양소의 총 그램 당 kilojoules) 나누어 다음 총 에너지 섭취의 다량 영양소 비율을 찾을 수 100 여 수 (%kJ).
  3. 총 에너지 (kJ) 및 단백질, 지방 질 및 탄수화물 섭취 (두 절대 그램에서 및 에너지 섭취 량의 백분율로) 전자 및 서 면 음식 일기에 대 한 평균 값 (±standard 편차 (SD))를 별도로 계산 합니다.
  4. Pearson의 제품-순간 상관 관계를 사용 하 여 두 식이 컬렉션 메서드 간의 상관 관계를 확인 하.
  5. 두 개의 데이터 수집 방법 사이의 비율 차이 가져옵니다.
    1. 전자 음식 일기에서 서 면된 음식 일기에 대 한 결정 하는 값을 뺍니다.
  6. 평균 총 에너지 (kJ), 영-알트 플롯을 만드는 단백질, 탄수화물 및 지방 질 섭취 량 (%kJ).
    1. 방법 (y 축)15,16사이의 차이 대 한 각 데이터 수집 도구 (x 축)의 평균 값을 플롯 합니다.
    2. 평균 차이 및 위와 더 낮은 간격 라인 플롯 (의미 (±SD) * 1.96). 이로써 전자 종이 식이 컬렉션 방법 사이 계약의 광범위 한 시험.

6입니다. 설문 조사 분석

  1. 설문 조사에서 파생 된 데이터와 함께 전반적인 만족도의 각 질문에 대 한 평균 (±SD) 점수를 계산 합니다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

결과

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

76 참가자 모집에서 유일한 67 자체 전자 및 종이 기반 음식 일기 두 기간 (기준선과 주 6)에서 3 일 동안 그들의 음식 섭취 량을 기록. 이러한 67 과목에서만 식이 데이터 영양 분석을 위해 이용 되었다. 이 연구에서 제외 9 참가자는 필요한 시간 포인트에서 음식 섭취 기록을 완료 되지 않았습니다.

표 1 서 면 및 전자 음식 일기 사이 평균 에너지와 다량 영양소 섭취에 큰 차이가 표시 됩니다. 그러나, 계약의 95%도 상당히 넓은, 특히 에너지 섭취 량에 대 한 되며 어떤 경우는 (그림 8A-D)를 플롯 Bland Altman의 95% 신뢰 간격 외부 거짓말 관찰 될 수 있다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

토론

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

웹 기반 음식 일기 ' Boden 음식 접시 ',이 연구에 대 한 활용은 식이 정보, 연구 그룹 데이터에 대 한 빠른 액세스를 제공 하도록 설계 된의 컬렉션에 대 한 새로 개발된 된 방법입니다. 결과 전자 방법에 수집 된 에너지와 다량 영양소 섭취 데이터가이 연구에 대 한 황금 표준 여겨진다 면된 예상된 음식 일기에 기록 하는 식이 데이터에 비해 정확 했다 보여줍니다. 영상 전자 도구는 또한 입증 더욱 쉽고 즐겁게 종이 대응 보다 사용 하기.

전자 음식 일기 식이 섭취를 수집에 유효한 것으로 입증 되었습니다. 더 정확한 통찰력을 제공 하는 총 에너지 섭취 량의 백분율로 각 다량 영양소를 대표, 그것으로 걸립니다 고려 에너지 섭취에 큰 변화는 인구에서. 이전 연구는 또한 전통적인 방법 (24 h 회수와 음식 일기)과 전자 음식 일기17사이의 상관 관계는 다는 것을 보여주었다. 마찬가지로, 현재 연구에서 피어슨의 제품-순간 상관 전자 및 종...

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

공개 사항

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

저자는 공개 없다.

감사의 글

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

저자 구 엔 칸, 엔지니어링 학사 학위의 일환으로 전자 플랫폼 구축에 참여 했다 감사 하 고 싶습니다. 우리는 또한 종이 음식 일기를 개발한 앨리스 깁슨 인정 합니다. 마지막으로, 우리는 실험 방법으로 그들의 도움에 대 한 맥켄지 선생, 제임스 Gerofi, 파티마 Ferkh, Cholris 양조위, 리사 렁, 및 Shaoyu 장 인정 하 고 싶습니다. 작품은 상업 개발 및 산업 협력 자금 계획 시드니의 대학에 의해 투자 되었다.

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재료

이 논문에 사용된 재료 목록
이름회사카탈로그 번호댓글
Boden Food PlateBoden Food Plate전자식이 데이터 수집 도구.
종이 음식 일기서면다이어트 데이터 수집 도구.
Food Works 7 ProfessionalXyris Software 2012식이 섭취량 분석을 위한 소프트웨어.
SPSS 19.0SPSS통계 소프트웨어.
컴퓨터Any이것은 연구 참가자가 연구 시설 외부에서 전자 식품 일지를 작성하는 데 사용해야 합니다.

참고문헌

Loading...
$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Buzzard, M. 24-Hour dietary recall and food record methods. Nutritional Epidemiology. , University Press. Oxford: Oxford. 50-73 (1998).
  2. MacIntyre, U. Measuring food intake. Introduction to Human Nutrition. , 1st ed, Blackwell Publishing. Oxford. 238-275 (2007).
  3. Barrett-Connor, E. Nutrition Epidemiology - How Do We Know What They Ate? American Journal of Clinical Nutrition. 54 (1), S182-S187 (1991).
  4. Black, A. E., et al. Measurements of Total-Energy Expenditure Provide Insights into the Validity of Dietary Measurements of Energy-Intake. Journal of the American Dietetic Association. 93 (5), 572-579 (1993).
  5. Rebro, S. M., et al. The effect of keeping food records on eating patterns. Journal of the American Dietetic Association. 98 (10), 1163-1165 (1998).
  6. Johnson, R. K. Dietary intake - How do we measure what people are really eating? Obesity Research. 10, 63s-68s (2002).
  7. Bonilla, C., et al. Use of electronic dietary assessment tools in primary care: an interdisciplinary perspective. BMC Medical Informatics and Decision Making. 15, 14(2015).
  8. Illner, A. K., et al. Review and evaluation of innovative technologies for measuring diet in nutritional epidemiology. International Journal of Epidemiology. 41 (4), 1187-1203 (2012).
  9. Cole, E., et al. A comparative study of mobile electronic data entry systems for clinical trials data collection. International Journal of Medical Informatics. 75 (10-11), 722-729 (2006).
  10. Carter, M. C., et al. 'My Meal Mate' (MMM), validation of the diet measures captured on a smartphone application to facilitate weight loss. British Journal of Nutrition. 109 (3), 539-546 (2013).
  11. Woods, J., et al. Comparison of electronic and paper data collection. American Journal of Epidemiology. 153 (11), S82(2001).
  12. Kerkenbush, N. L., Lasome, C. E. The emerging role of electronic diaries in the management of diabetes mellitus. The American Association of Critical-Care Nurses Clinical Issues. 14 (3), 371-378 (2003).
  13. Burke, L. E., et al. SMART trial: A randomized clinical trial of self-monitoring in behavioral weight management-design and baseline findings. Contemporary Clinical Trials. 30 (6), 540-551 (2009).
  14. Fuller, N. R., et al. Comparison of an electronic versus traditional food diary for assessing dietary intake-A validation study. Obesity Research & Clinical Practice. 11 (6), 647-654 (2017).
  15. Bland, J. M., Altman, D. G. Statistical Methods for Assessing Agreement between Two Methods of Clinical Measurement. Lancet. 1 (8476), 307-310 (1986).
  16. Bland, J. M., Altman, D. G. Statistical methods for assessing agreement between two methods of clinical measurement. International Journal of Nursing Studies. 47 (8), 931-936 (2010).
  17. Sharp, D. B., Allman-Farinelli, M. Feasibility and validity of mobile phones to assess dietary intake. Nutrition. 30 (11-12), 1257-1266 (2014).
  18. Carter, M. C., et al. Adherence to a smartphone application for weight loss compared to website and paper diary: pilot randomized controlled trial. Journal of Medical Internet Research. 15 (4), e32(2013).
  19. Johannes, C. B., et al. Electronic versus paper instruments for daily data collection. Annals of Epidemiology. 10 (7), 457(2000).

액세스가 제한되었습니다. 이 콘텐츠를 보려면 로그인하거나 체험판을 시작하세요.

재인쇄 및 허가

이 JoVE 논문의 텍스트 또는 그림 재사용 허가 요청

허가 요청

태그

Bland Altman

관련 논문