Modifying the food environment for childhood obesity prevention: challenges and opportunities
Notice bibliographique
Résumé
The prevention of childhood obesity is a global priority. However, a range of complex social and environmental influences is implicated in the development of obesity and chronic disease that goes beyond the notion of individual choice. A population-level approach recognises the importance of access to and availability of healthy foods outside the home. These external food environments, in restaurants, supermarkets, and in school, or recreation and sports settings, are often characterised by energy dense, nutrient-poor food items that do not reflect the current nutritional guidelines for health. In addition, our understanding of these broader influences on nutritional intake is still limited. Particularly, lacking is a clear understanding of what constitutes the food environment, as well as robust measures of components of the food environment across different contexts. Therefore, this review summarises the literature on food environments of relevance to childhood obesity prevention, with a focus on places where children live, learn and play. Specifically, the paper highlights the approaches and challenges related to defining and measuring the food environment, discusses the aspects of the food environment unique to children and reports on environmental characteristics that are being modified within community, school and recreational settings. Results of the review show the need for a continued focus on understanding the intersection between individual behaviour and external factors; improved instrument development, especially regarding validity and reliability; clearer reported methodology including protocols for instrument use and data management; and considering novel study design approaches that are targeted at measuring the relationship between the individual and their food environment.
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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 | 0,010 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».