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A “Model-on-Demand” Methodology For Energy Intake Estimation to Improve Gestational Weight Control Interventions ?

机译：用于改善妊娠体重控制干预的能量摄入估算的“按需模型”方法 ？

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Energy intake underreporting is a frequent concern in weight control interventions. In prior work, a series of estimation approaches were developed to better understand the issue of underreporting of energy intake; among these is an approach based on semi-physical identification principles that adjusts energy intake self-reports by obtaining a functional relationship for the extent of underreporting. In this paper, this global modeling approach is extended, and for comparison purposes, a local modeling approach based on the concept of Model-on-Demand (MoD) is developed. The local approach displays comparable performance, but involves reduced engineering effort and demands lessa prioriinformation. Cross-validation is utilized to evaluate both approaches, which in practice serves as the basis for selecting parsimonious yet accurate models. The effectiveness of the enhanced global and MoD local estimation methods is evaluated with data obtained fromHealthy Mom Zone,a novel gestational weight intervention study focused on the needs of obese and overweight women.
机译：能量摄入不足的报告是体重控制干预措施中经常关注的问题。在先前的工作中，开发了一系列估算方法，以更好地了解能量摄入不足报告的问题。其中一种是基于半物理识别原理的方法，该方法通过获取报告不足程度的函数关系来调整能量摄入的自我报告。在本文中，对这种全局建模方法进行了扩展，并且出于比较目的，开发了一种基于按需建模（MoD）概念的局部建模方法。本地方法显示出可比的性能，但是减少了工程工作量，并且需要较少的先验信息。交叉验证可用于评估这两种方法，在实践中，这是选择简约而准确的模型的基础。通过从健康妈妈区获得的数据评估增强的全局和MoD局部估计方法的有效性，这是一项针对肥胖和超重妇女需求的新型妊娠体重干预研究。

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