Increases in fruit intakes in older low consumers of fruit following two community-based repeated exposure interventions
Notice bibliographique
Résumé
The present study investigated the value of two repeated exposure interventions for increasing intakes of fruit in older people. A total of ninety-five participants (aged 65 years and over) were randomised to receive either one (E1), five (E5) or five plus (E5+) exposures to fruit over a 5-week period. Fruit exposures occurred in community-based church and social groups, through fruit-tasting sessions involving familiar fruits and novel fruit products and dishes (E1, E5, E5+), and through fruit provision (E5+). Daily intakes of fruit and vegetables were assessed before and after all interventions. Liking for all fruits was also measured during repeated exposure (E5, E5+). In low consumers of fruit (one portion/d or less), fruit intakes increased significantly in the repeated exposure groups (E5, E5+) (t(30) = 5·79, P< 0·01), but did not change in the E1 group (t(16) = 0·29, P= 0·78). No differences were found between E5 and E5+ groups (F(3,87) = 1·22, P= 0·31). Similar effects were also found in fruit and vegetable intakes. No effects were found in other participants. Also, no changes in liking were found. These findings suggest that compared to single exposure, repeated exposure to fruit via fruit-tasting sessions once per week for 5 weeks in a community setting significantly improved fruit intakes, and fruit and vegetable intakes in older low consumers of fruit, although no benefits of additional fruit provision were found. Repeated exposure was also easy to implement, of low cost and enjoyable.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».