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技术辅助饮食评估的准确性和成本效益比较自动自我管理饮食评估工具，Intake24和图像辅助移动食物记录24小时相对于观察摄入量的回忆:随机交叉喂养研究方案
例如,柯克帕特里克[33]等人发现，使用基于网络的自我管理的24小时方法比使用面试官管理的24小时方法出现更多的干扰(未消耗的物品)。Widaman et al[35]发现，使用基于网络的自我管理24小时方法估计的谷物食物摄入量与观察到的谷物食物摄入量之间没有统计学上的显著差异，尽管所有其他食物组都被高估了。
克莱尔•惠顿，Janelle D Healy，克莱尔·E·柯林斯，芭芭拉·马伦，梅根·E·罗洛，Satvinder S Dhaliwal，理查德·诺曼，Carol J Boushey，爱德华·J·德尔普，号朱，Tracy A McCaffrey，莎伦·柯克帕特里克，保罗Atyeo，Syed Aqif Mukhtar，珍妮·L·赖特，塞萨尔Ramos-Garcia，克里斯蒂娜·M·波拉德，黛博拉·A·科尔
JMIR Res Protoc 2021;10(12):e32891
在《我的饮食建议、想法和动机(Aim4Me)研究:随机对照试验方案》中，调查技术对澳大利亚年轻成年人饮食模式的有效性和成本效益
例如，”我很难放松下来。”社会期望和认可已经成为饮食摄入量自我报告的偏见来源[48]。社会可取性将使用马洛-克劳恩社会可取性量表[49]来衡量，在该量表中，参与者被要求对一些关于个人态度和性格特征的陈述回答是对还是错。马丁-拉森认可动机量表(Martin-Larsen Approval Motivation Scale)，一个20个条目的5分李克特量表，将用于衡量社会认可[50]。
丽贝卡·L·哈斯拉姆，Kristine Pezdirc，海伦Truby，约翰·阿迪，梅林达Hutchesson，特蕾西洞穴，罗宾其，Leanne隐藏，比利Bonevski，黛博拉·A·科尔，大卫Lubans，莎伦·柯克帕特里克，梅根罗洛，特蕾西麦，克莱尔·E·柯林斯
JMIR Res Protoc 2020;9(5):e15999