식품의 일상섭취량 추정을 위한 식품섭취빈도의 활용가능성 및 타당도 연구 Validation of Food Intake Frequency from Food Frequency Questionnaire for Use as a Covariate in a Model to Estimate Usual Food Intake원문보기
본 연구에서는 국민건강영양조사의 식품섭취빈도 조사로부터 식품섭취빈도를 산출한 후 이를 24시간 회상법에서 조사된 식품별 섭취량과의 상관관계를 탐색하여 식품 수준의 일상 섭취량을 추정할 때 식품섭취빈도를 공변수의 형태로 활용할 수 있을지 타진해 보기 위해 수행되었다. 국민건강영양조사에서 식품섭취빈도 조사가 수행되기 시작한 2012년부터 2014년까지 총 3개년도의 자료를 사용하였으며, 24시간 회상법과 식품섭취빈도 조사 모두를 수행한 10,945명을 대상으로 하였다. 분석을 위해 식품섭취빈도 조사지에 수록된 112개 항목별로 24시간 회상법에서 산출된 식품별 섭취량을 재산출하였으며, 이 결과와 각 개인이 식품섭취빈도 조사법에서 응답한 섭취빈도 및 섭취분량 간의 스피어만 상관계수를 산출하였다. 상관계수를 분석한 결과, 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도법의 섭취빈도 간에는 총 112개 식품 중 59개 식품(52.2%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 24시간 회상법의 섭취량과 섭취분량 간에는 102개 식품(90.3%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다. 곡류, 과일류, 난류, 두류, 생선류, 서류, 우유류, 육류, 음료류, 주류, 채소류, 해조류, 기타류의 13개 식품군으로 묶어 분석한 결과에서도 섭취빈도의 13개 군(100%)에서 통계적으로 유의한 상관관계를 보였으며, 생선류, 해조류, 기타류는 음의 상관을 보였고, 나머지 10개 항목은 양의 상관을 보였다. 본 연구를 통해 식품섭취빈도조사로부터 산출한 식품섭취빈도와 24시간 회상법 섭취량간의 일관된 상관관계를 확인할 수 있었으며, 이는 식품(군) 수준의 일상 섭취량을 추정할 때 식품섭취빈도를 중요한 공변수로 활용할 수 있는 근거가 된다고 하겠다.
본 연구에서는 국민건강영양조사의 식품섭취빈도 조사로부터 식품섭취빈도를 산출한 후 이를 24시간 회상법에서 조사된 식품별 섭취량과의 상관관계를 탐색하여 식품 수준의 일상 섭취량을 추정할 때 식품섭취빈도를 공변수의 형태로 활용할 수 있을지 타진해 보기 위해 수행되었다. 국민건강영양조사에서 식품섭취빈도 조사가 수행되기 시작한 2012년부터 2014년까지 총 3개년도의 자료를 사용하였으며, 24시간 회상법과 식품섭취빈도 조사 모두를 수행한 10,945명을 대상으로 하였다. 분석을 위해 식품섭취빈도 조사지에 수록된 112개 항목별로 24시간 회상법에서 산출된 식품별 섭취량을 재산출하였으며, 이 결과와 각 개인이 식품섭취빈도 조사법에서 응답한 섭취빈도 및 섭취분량 간의 스피어만 상관계수를 산출하였다. 상관계수를 분석한 결과, 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도법의 섭취빈도 간에는 총 112개 식품 중 59개 식품(52.2%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 24시간 회상법의 섭취량과 섭취분량 간에는 102개 식품(90.3%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다. 곡류, 과일류, 난류, 두류, 생선류, 서류, 우유류, 육류, 음료류, 주류, 채소류, 해조류, 기타류의 13개 식품군으로 묶어 분석한 결과에서도 섭취빈도의 13개 군(100%)에서 통계적으로 유의한 상관관계를 보였으며, 생선류, 해조류, 기타류는 음의 상관을 보였고, 나머지 10개 항목은 양의 상관을 보였다. 본 연구를 통해 식품섭취빈도조사로부터 산출한 식품섭취빈도와 24시간 회상법 섭취량간의 일관된 상관관계를 확인할 수 있었으며, 이는 식품(군) 수준의 일상 섭취량을 추정할 때 식품섭취빈도를 중요한 공변수로 활용할 수 있는 근거가 된다고 하겠다.
Although 24-hour recalls (24HR) capture detailed information on a person's food intake, this method suffers from difficulties in adequately measuring the usual intake of foods that are not consumed daily by most. Therefore, the purpose of this study is to investigate whether frequency of Food Freque...
Although 24-hour recalls (24HR) capture detailed information on a person's food intake, this method suffers from difficulties in adequately measuring the usual intake of foods that are not consumed daily by most. Therefore, the purpose of this study is to investigate whether frequency of Food Frequency Questionnaire (FFQ) can be utilized in form of covariate when calculating usual intake of episodically-consumed foods and their distributions. Data used in this study was from the Korean National Healthy and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 2012~2014 (3 years) and 10,945 subjects participated in this survey who performed both of 24HR and FFQ. In order to analyze the data, amount of intake in each food, which was reported in 24HR was recalculated according to 112 items in FFQ. We first assessed the relationship between FFQ frequency and the amount reported on 24HR. Second, we assessed the relationship between usual portion size of FFQ and the amount reported on 24HR. Our hypothesis was that people who reported high FFQ-reported frequency or FFQ-reported usual portion size would consume larger amounts of that food on 24HR than those with lower frequency or portion size of consumption of a food on the FFQ. For 59 of 112 individual foods (52.2%), there were statistically significant increasing relationships between FFQ frequency and consumption-day intake. Also, 102 of 112 individual foods (90.3%), there were statistically significant increasing relationships between FFQ usual portion size and consumption-day intake. For 10 of 13 food groups (grains, fruits, eggs, pulses, root and tuber crops, milk products, meat, beverage, alcoholic drink, vegetable, seaweeds and others), there were statistically significant increasing relationships between FFQ frequency and consumption-day intake. And there were statistically significant increasing relationships between FFQ usual portion size and consumption-day intake for all food groups. This study confirmed consistent correlation between reported FFQ frequency or usual portion size of food (group) consumption and consumption-day intake on 24HR. Therefore the frequency data may be utilized as important covariate when estimating usual intake of food or food groups.
Although 24-hour recalls (24HR) capture detailed information on a person's food intake, this method suffers from difficulties in adequately measuring the usual intake of foods that are not consumed daily by most. Therefore, the purpose of this study is to investigate whether frequency of Food Frequency Questionnaire (FFQ) can be utilized in form of covariate when calculating usual intake of episodically-consumed foods and their distributions. Data used in this study was from the Korean National Healthy and Nutrition Examination Survey (KNHANES) 2012~2014 (3 years) and 10,945 subjects participated in this survey who performed both of 24HR and FFQ. In order to analyze the data, amount of intake in each food, which was reported in 24HR was recalculated according to 112 items in FFQ. We first assessed the relationship between FFQ frequency and the amount reported on 24HR. Second, we assessed the relationship between usual portion size of FFQ and the amount reported on 24HR. Our hypothesis was that people who reported high FFQ-reported frequency or FFQ-reported usual portion size would consume larger amounts of that food on 24HR than those with lower frequency or portion size of consumption of a food on the FFQ. For 59 of 112 individual foods (52.2%), there were statistically significant increasing relationships between FFQ frequency and consumption-day intake. Also, 102 of 112 individual foods (90.3%), there were statistically significant increasing relationships between FFQ usual portion size and consumption-day intake. For 10 of 13 food groups (grains, fruits, eggs, pulses, root and tuber crops, milk products, meat, beverage, alcoholic drink, vegetable, seaweeds and others), there were statistically significant increasing relationships between FFQ frequency and consumption-day intake. And there were statistically significant increasing relationships between FFQ usual portion size and consumption-day intake for all food groups. This study confirmed consistent correlation between reported FFQ frequency or usual portion size of food (group) consumption and consumption-day intake on 24HR. Therefore the frequency data may be utilized as important covariate when estimating usual intake of food or food groups.
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 우리나라 국민건강영양조사의 식품섭취빈도조사로부터 식품섭취빈도 및 1회 평균섭취분량을 산출한 후, 이를 동 조사의 24시간 회상법에서 조사된 식품별 섭취량과의 상관관계를 탐색하여 식품 수준의 일상 섭취량을 추정할 때 식품섭취빈도를 공변수의 형태로 활용할 수 있을지 타진해 보기 위해 수행되었다.
본 연구는 국민건강영양조사의 식품섭취빈도 조사로부터 식품섭취빈도를 산출한 후, 이와 24시간 회상법에서 조사된 식품별 섭취량과의 상관관계를 탐색하여 추후 식품 수준의 일상 섭취량을 추정할 때, 식품섭취빈도를 공변수의 형태로 활용할 수 있을지의 여부를 타진해 보기 위해 수행되었다. 이를 위해 국민건강영양조사에서 식품섭취빈도 조사가 수행되기 시작한 2012년부터 2014년까지 총 3개년도의 자료를 사용하여, 24시간 회상법과 식품섭취빈도 조사 모두를 수행한 10,945명을 섭취량 자료를 활용하였다.
본 연구에서는 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도 조사법의 섭취빈도 간에 일정부분의 상관관계가 존재함을 국민건강영양조사 자료를 바탕으로 확인하였다. 이와 같이 일별 조사인 24시간 회상법의 한계점으로 지적되는 식품 또는 음식의 섭취확률 부재를 식품섭취빈도 조사 등의 타 조사 방법으로부터 얻을 수 있는 경우, 과연 이 섭취확률이 식품 또는 음식의 일상 섭취량을 얼마나 정확하고 효과적으로 추정해낼 수 있는지 추후 24시간 회상법과 식품섭취빈도조사법을 결합한 모형에 대한 추가적인 연구를 통해서 확인되어야 할 것으로 사료된다.
가설 설정
본 연구에서는 Subar 등(2006)의 선행연구를 참고하여 국민건강영양조사 24시간 회상법에서의 섭취량과 식품섭취빈도 조사법에서의 섭취빈도간의 상관관계를 탐색하여 섭취빈도를 활용한 식품 수준의 일상 섭취량 추정이 가능한지를 타진하는 것을 연구모형으로 설정하였다. 이를 위해 식품섭취빈도 조사법에서 특정 식품의 섭취빈도가 높다고 응답한 사람들은 24시간 회상법에서도 해당 식품의 섭취량이 높을 것이라는 점을 첫 번째 가설로 설정하였으며, 식품섭취빈도 조사법에서 특정 식품의 1회 평균 섭취분량이 높은 사람일수록 24시간 회상법에서도 해당 식품의 섭취량을 높을 것이라는 점을 두 번째 가설로 설정하였다.
제안 방법
, 2013). 본 연구에서는 Subar 등(2006)의 선행연구를 참고하여 국민건강영양조사 24시간 회상법에서의 섭취량과 식품섭취빈도 조사법에서의 섭취빈도간의 상관관계를 탐색하여 섭취빈도를 활용한 식품 수준의 일상 섭취량 추정이 가능한지를 타진하는 것을 연구모형으로 설정하였다. 이를 위해 식품섭취빈도 조사법에서 특정 식품의 섭취빈도가 높다고 응답한 사람들은 24시간 회상법에서도 해당 식품의 섭취량이 높을 것이라는 점을 첫 번째 가설로 설정하였으며, 식품섭취빈도 조사법에서 특정 식품의 1회 평균 섭취분량이 높은 사람일수록 24시간 회상법에서도 해당 식품의 섭취량을 높을 것이라는 점을 두 번째 가설로 설정하였다.
대상 데이터
국민건강영양조사에서 새롭게 개발된 식품섭취빈도 조사지는 2012년부터 조사에 활용되기 시작하였으므로, 본 연구에서는 2012년부터 2014년까지 총 3개년도의 자료를 대상으로 하였다. 또한 본 연구에 목적에 적합하도록 전체 대상자중 24시간 회상법과 식품섭취빈도 조사의 두 개 조사를 모두 수행한 10,945명을 분석의 대상으로 최종 확정하였다.
국민건강영양조사에서 새롭게 개발된 식품섭취빈도 조사지는 2012년부터 조사에 활용되기 시작하였으므로, 본 연구에서는 2012년부터 2014년까지 총 3개년도의 자료를 대상으로 하였다. 또한 본 연구에 목적에 적합하도록 전체 대상자중 24시간 회상법과 식품섭취빈도 조사의 두 개 조사를 모두 수행한 10,945명을 분석의 대상으로 최종 확정하였다. 모든 자료는 SAS version 9.
본 연구는 국민건강영양조사의 식품섭취빈도 조사로부터 식품섭취빈도를 산출한 후, 이와 24시간 회상법에서 조사된 식품별 섭취량과의 상관관계를 탐색하여 추후 식품 수준의 일상 섭취량을 추정할 때, 식품섭취빈도를 공변수의 형태로 활용할 수 있을지의 여부를 타진해 보기 위해 수행되었다. 이를 위해 국민건강영양조사에서 식품섭취빈도 조사가 수행되기 시작한 2012년부터 2014년까지 총 3개년도의 자료를 사용하여, 24시간 회상법과 식품섭취빈도 조사 모두를 수행한 10,945명을 섭취량 자료를 활용하였다. 분석을 위해 식품섭취빈도 조사지에 수록된 112개 항목별로 24시간 회상법에서 산출된 식품별 섭취량을 재산출하였으며, 이 결과와 각 개인이 식품섭취빈도 조사법에서 응답한 섭취 빈도 및 섭취 분량 간의 스피어만 상관계수를 산출하였다.
성능/효과
112개 각 식품항목을 곡류, 과일류, 난류, 두류, 생선류, 서류, 우유류, 육류, 음료류, 주류, 채소류, 해조류, 기타류의 13개 식품군으로 묶어 분석한 결과에서도 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도조사법의 섭취빈도 간에는 13개 군(100%) 모두에서 통계적으로 유의한 상관관계가 나타났다. 다만, 주류, 채소류, 우유 및 유제품류, 과일류 등은 비교적 높은 상관관계를 보였지만, 해조류, 생선류, 기타류의 경우에는 음의 상관관계를 보여 모든 식품군에서의 일관된 상관관계는 나타나지 않았다.
24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도 조사법의 섭취 빈도간의 상관관계를 곡류, 과일류, 난류, 두류, 생선류, 서류, 우유류, 육류, 음료류, 주류, 채소류, 해조류, 기타류의 13개 식품군으로 묶어 분석한 결과에서는 13개 군 모두(100%)에서 통계적으로 유의한 상관관계를 보였으나, 생선류, 해조류, 기타류는 음의 상관을 보였다(Table 1). 상관관계는 주류(0.
Eating at America’s Table Study(EATS)에서는 1년 동안 965명의 성인으로부터 4회의 24시간 회상법과 1회의 식품섭취빈도조사를 수행한 후 이로부터 식품섭취빈도조사의 섭취빈도와 24시간 회상법의 섭취빈도간의 상관관계를 검증하였다. 결과적으로 총 56개의 식품군중 52개의 식품군에서(93%), 또한 230개 단일식품 중에서 218개 단일식품에서(95%) 유의적인 양의 상관관계가 나타났다. 또한 식품섭취빈도조사법의 섭취빈도와 24시간 회상법의 평균섭취량간의 상관관계의 검증에서도 식품군중 84%, 단일식품 중 24%에서 유의한 양의 상관관계가 나타났다.
다음으로 112개 음식항목별 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도법의 1회 평균섭취분량 간 상관관계는 앞서 언급한 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도법의 섭취 빈도 간 상관관계보다 전반적으로 높게 나타났다. 0.
다음으로 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도 조사법의 1회 평균섭취분량 간의 상관관계를 곡류, 과일류, 난류, 두류, 생선류, 서류, 우유류, 육류, 음료류, 주류, 채소류, 해조류, 기타류의 13개 식품군으로 묶어 분석한 결과에서는 13개 군 모두(100%)에서 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다(Table 2). 주류에서 0.
두 방법은 모두 식품섭취빈도 조사법으로부터 얻을 수 있는 개인의 식품 섭취빈도로부터 섭취확률을 구하여 2일 이상의 24시간 회상법에서 나타나는 식품의 섭취량과 결합하는 모형을 활용하는 방법론을 활용한다. 대상자가 식품섭취빈도조사법에서 응답하는 섭취빈도는 장기간 동안의 평균적인 섭취빈도를 뜻하며, 이는 제한된 수의 24시간 회상법에서는 얻을 수 없는 정보가 된다. 반대로, 식품섭취빈도조사법에서는 3~4항목의 1회 평균 섭취분량만으로 섭취량을 계산하므로, 해당 조사일의 실제 섭취량을 측정하는 24시간 회상법에서 더 정확한 정보를 얻을 수 있다.
상관계수를 분석한 결과, 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도법의 섭취빈도 간에는 총 112개 식품 중 59개 식품(52.2%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 24시간 회상법의 섭취량과 섭취분량 간에는 102개 식품(90.3%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다. 주목되는 것은 소주(0.
3회보다 높은 경향을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 섭취빈도가 높지 않은 음식 또는 식품의 경우 실제 24시간 회상법의 섭취량과의 상관관계가 높지 않음을 알 수 있으며, 이는 일상섭취량 추정 시 식품섭취빈도 조사법의 섭취빈도를 활용할 경우 섭취빈도가 높은 음식 또는 식품의 경우에 더 유용하게 활용될 수 있음을 보여준다고 하겠다.
식품섭취빈도조사법에 수록된 112개 항목별로 상관계수를 분석한 결과, 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도 법의 섭취빈도 간에는 총 112개 식품 중 59개 식품(52.2%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였으며, 24시간 회상법의 섭취량과 섭취분량 간에는 102개 식품(90.3%)에서 통계적으로 유의한 양의 상관관계를 보였다(data not shown).
457)의 순으로 비교적 높은 수준의 상관관계가 나타났다. 전반적으로 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도조사의 섭취빈도간의 상관관계보다는 높은 결과가 나타났다는 것을 알 수 있었으며, 평균적으로 많은 분량을 섭취하는 식품의 경우 실제 일별 조사에서도 높은 섭취량이 나타난다는 것을 유추할 수 있었다
후속연구
추후 우리나라의 국민건강영양조사가 미국의 그것처럼 일부 대상자들에게서라도 2일 이상의 자료를 확보할 수 있게 된다면, 선행 연구와 같은 식품 또는 음식 수준의 일상섭취량 분포를 보다 정확하게 추정할 수 있게 될 것이다. 또한 본 연구에서 식품섭취빈도조사법과 24시간 회상법간 음식항목을 연동하는 과정에서 일부 주관적인 관점이 개입될 수 있다는 점도 한계점으로 지적할 수 있다. 다만 국민건강영양조사 결과를 활용하여 식품/음식 수준에서 일상섭취량을 추정하기 위한 필수 근거라 할 수 있는, 식품/음식별 섭취빈도와 24시간 회상법의 섭취량 간의 상관관계를 탐색한 첫 연구라는 점에 의의를 둘 수 있을 것이다.
본 연구에서는 24시간 회상법의 섭취량과 식품섭취빈도 조사법의 섭취빈도 간에 일정부분의 상관관계가 존재함을 국민건강영양조사 자료를 바탕으로 확인하였다. 이와 같이 일별 조사인 24시간 회상법의 한계점으로 지적되는 식품 또는 음식의 섭취확률 부재를 식품섭취빈도 조사 등의 타 조사 방법으로부터 얻을 수 있는 경우, 과연 이 섭취확률이 식품 또는 음식의 일상 섭취량을 얼마나 정확하고 효과적으로 추정해낼 수 있는지 추후 24시간 회상법과 식품섭취빈도조사법을 결합한 모형에 대한 추가적인 연구를 통해서 확인되어야 할 것으로 사료된다.
단, 본 연구에서는 국민건강영양조사 자료를 대상으로 분석하였기 때문에 1일의 24시간 회상법 자료만 존재하는 한계점으로 인해, 이와 같은 일상섭취량 분포의 추정은 수행하기 어려웠다. 추후 우리나라의 국민건강영양조사가 미국의 그것처럼 일부 대상자들에게서라도 2일 이상의 자료를 확보할 수 있게 된다면, 선행 연구와 같은 식품 또는 음식 수준의 일상섭취량 분포를 보다 정확하게 추정할 수 있게 될 것이다. 또한 본 연구에서 식품섭취빈도조사법과 24시간 회상법간 음식항목을 연동하는 과정에서 일부 주관적인 관점이 개입될 수 있다는 점도 한계점으로 지적할 수 있다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
식이섭취수준은 어떻게 판단해야 하는가?
, 2015). 식이섭취수준은 보통 일별 섭취량으로 표현되나, 섭취한 영양소는 체내에 저장되어 당일에 모두 사용되지 않을 뿐더러, 사람들의 섭취량은 날에 따른 차이가 크기 때문에(Dodd et al., 2006), 영양 상태를 정확히 알기 위해서는 일상 섭취량(Usual/habitual intake)을 파악하는 것이 중요하다(Institute of Medicine, 2000).
식이섭취조사의 목적은 무엇인가?
식이섭취조사의 주된 목적은 집단이나 개인의 섭취량을 측정하여 만성질병과의 관계를 규명하거나(Knekt et al., 2002; Hung et al., 2004), 식이섭취기준 등과의 비교를 통해 섭취수준의 적절성을 평가하는 것이다(Murphy & Poos, 2002; Rha et al., 2015).
식품섭취빈도조사법의 단점은 무엇인가?
, 1998; Baek, Jang, & Lee, 2016). 하지만 식품목록이 제한되어 있으며, 우리나라와 같이 여러 식품이 혼재된 형태가 많은 경우, 대상자에게 인지적인 어려움으로 작용할 수 있다는 점이 단점으로 지적되곤 한다(Bingham et al., 2003, Kipins et al.
참고문헌 (28)
Bak, H., & Kim, H. (2015). A study of association diningout, nutritional intakes and health risk factors among Korean women using the data of Korean National Health and Nutrition Examination Survey(KNHANES VI). The Korea Academic Society of Culinary, 21(5), 139-146.
Beaton, G. H., Milner, J., McGuire, V., & Little, J. A. (1983). Sources of variance in a 24-hour dietary recall data : Implications for nutrition study design and interpretation carbohydrate sources, vitamins and mineral. The American Journal of Clinical Nutrition, 37, 986-995.
Bingham, S. A., Luben, R., Welch, A., Wareham, N., Khaw, K. T., & Day, N. (2003). Are imprecise methods obscuring a relation between fat and breast cancer. Lancet, 362, 212-214.
Buckman, D. W., Tooze, J. A., Freedman, L., & Carroll, R. J. (2011). A new multivariate measurement error model with zero inflated dietary data, and its application to dietary assessment. Annals of Applied Statistics, 5(2B), 1456-1487.
Dodd, K. W., Guenther, P. M., Freedman, L. S., Subar, A. F., Kipnis, V., Midthune, D., Tooze, J. A., & Krebs-Smith, S. M. (2006). Statistical methods for estimating usual intake of nutrients and foods: A review of the theory. Journal of the American Dietetic Association, 106(10), 1640-1650.
Freedman, L. S., Schatzkin, A., Midthune, D., & Kipnis, V. (2011). Dealing with dietary measurement error in nutritional cohort studies. Journal of the National Cancer Institute, 103(14), 1086-1092.
Haubrock, J., Nothlings, U., Volatier, J. L., Dekkers, A., Ocke, M., Harttig, U., Illner, A. K., Knuppel, S., Andersen, L. F., & Boeing, H. (2011). Estimating usual food intake distributions by using the multiple source method in the EPIC-Potsdam calibration study. Journal of Nutrition, 141(5), 914-920.
Hung, H. C., Joshipura, K. J., Jiang, R., Hu, F. B., Hunter, D., Smith-Warner, S. A., Colditz, G. A., Rosner, B., Spiegelman, D., & Willett, W. C. (2004). Fruit and vegetable intake and risk of major chronic disease. Journal of the National Cancer Institute, 96(21), 1577-1584.
Institute of Medicine. (2011). Dietary Reference Intakes: Applications in Dietary Assessment.
Kim, D. W. (2013). Estimation of usual intakes of foods and nutrients in Korean adults. (Doctoral thesis). Seoul National University.
Kipnis, V., Subar, A. F., Midthune, D., Freedman, L. S., Ballard-Barbash, R., & Troiano, R. P. (2003). Structure of dietary measurement error: Result of the open biomarker study. American Journal of Epidemiology, 158, 14-21.
Knekt, P., Kumpulainen, J., Jarvinen, R., Rissanen, H., Heliovaara, M., Reunanen, A., Hakulinen, T., & Aromaa, A. (2002), Flavonoid intake and risk of chronic diseases. The American Journal of Clinical Nutrition, 76(3), 560-568.
Lee, S. Y., Ju, D. L., Paik, H. Y., Shin, C. S., & Lee, H. K. (1998). Assessment of dietary intake obtained by 24-hour recall method in adults living in Yeonchon area(2) : Assessment based on food group intake. The Korean Nutrition Society, 31(3), 343-353.
Murphy, S. P., & Poos, M. I. (2002). Dietary reference intakes: Summary of applications in dietary assessment. Public Health Nutrition, 5(6A), 843-849.
Oh, S., Lee, H., & Paik, H Y. (1996). Comparison of the levels of nutrient intakes by different dietary methods and days of dietary studies among young females in Korea. The Korean Nutrition Society, 29(9), 1021-1027.
Palaniappan, U., Cue, R. I., Payette, H., & Gray-Donald, K. (2003). Implications of day-to-day variability on measurements of usual food and nutrient intakes. Journal of Nutrition, 133(1), 232-235.
Pietinen, P., Hartman, A. M., Haapa, E., Rasanen, L., Haapakoski, J., Palmgren, J., Albanes, D., Virtamo, J., & Huttunen, J. K. (1988). Reproducibility and validity of dietary assessment instruments. American Journal of Epidemiology, 128, 667-676.
Rha, Y. A., Kang, M. J., Lee, S. H., & Kim, J. Y. (2015). Nutrition intake according to food and exercise habits in female college students of Yang-Ju si. The Korea Academic Society of Culinary, 21(4), 284-293.
Schatzkin, A., Kipnis, V., Caroll, R. J., Midthune, D., Subar, A. F., & Bingham, S. (2003). A comparison of a food frequency questionnaire with a 24-hour recall for use in an epidemiological cohort study: Result from biomakerbased observing protein and energy nutrition(open) study. International Journal of Epidemiology, 32, 1054-1062.
Baek, S., Jang, S., & Lee, Y. (2016). A study on the recognition and intake frequency of Pohang's local foods. The Korea Academic Society of Culinary, 22(5), 214-230.
Sempos, C. T., & Johnson, N. E. (1985). Effect of intraindividual and interindividual variation in repeated dietary records. American Journal of Epidemiology, 121, 120-130.
Smith, C., & Fila, S. (2006). Comparison of the kid's block food frequency questionnaire to the 24-hour recall in urban native American youth. American Journal of Human Biology, 18, 706-709.
Souverein, O. W., Dekkers, A. L., Geelen, A., Haubrock, J., de Vries, J. H., Ocke, M. C., Harttig, U., Boeing, H., & van 't Veer, P. (2011). Comparing four methods to estimate usual intake distributions. European Journal of Clinical Nutrition, 65(Suppl 1), S92-101.
Subar, A. F., Dodd, K. W., Guenther, P. M., Kipnis, V., Midthune, D., McDowell, M., Tooze, J. A., Freedman & L. S., & Krebs-Smith, S. M. (2006). The food propensity questionnaire: Concept, development, and validation for use as a covariate in a model to estimate usual food intake. Journal of the American Dietetic Association, 106(10), 1556-1563.
Tooze, J. A., Midthune, D., Dodd, K. W., Freedman, L. S., Krebs-Smith, S. M., Subar, A. F., Guenther, P. M., Carroll, R. J., & Kipnis, V. (2006). A new statistical method for estimating the usual intake of episodically consumed foods with application to their distribution. Journal of the American Dietetic Association, 106(10), 1575-1587.
Yun, S. H., Shim, J. S., Kweon, S. H., & Oh, K. W. (2013). Development of food frequency questionnaire for Korea national health and nutrition examination survey. The Korean Journal of Nutrition, 46(2), 186-196.
Zhang, S., Midthune, D., Guenther, P. M., Krebs-Smith, S. M., Kipnis, V., Dodd, K. W., Buckman, D. W., Tooze, J. A., Freedman, L., & Carroll, R. J. (2011). A new multivariate measurement error model with zero-inflated dietary data, and its application to dietary assessment. Ann Appl Stat, 5(2B), 1456-87.
Zulkifli, S. N., & Yu, S. M. (1992). The food frequency method for dietary assessment. Journal of the American Dietetic Association, 92, 681-685.
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