Healthy Foods North improves diet among Inuit and Inuvialuit women of childbearing age in Arctic Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Healthy Foods North (HFN) is a community-based intervention designed to promote a healthy diet and lifestyle of Inuit and Inuvialuit populations in Arctic Canada. The objective of the present study was to determine the effects of HFN on the nutrient intake of women of childbearing age. METHODS: Six communities in Nunavut (n = 3) and the Northwest Territories (n = 3) were selected for programme implementation; four received a 12-month intervention and two served as controls. Quantitative food frequency questionnaires were used to assess dietary intake at baseline and 1 year post-intervention. Among women participants aged 19-44 years (n = 136), 79 were exposed to the intervention and 57 were not. Mean daily energy and nutrient intake and density were determined. Dietary adequacy was assessed by comparing the women's daily nutrient intakes with dietary reference intakes (DRI). RESULTS: Main outcomes were the pre- to post-intervention changes between intervention and control groups for energy and selected nutrient intakes, nutrient density and dietary adequacy. Among the participants, the intervention had a beneficial effect on vitamin A and D intake. The percentage of individuals with nutrient intakes below the DRI increased from pre- to post-intervention for vitamin A and D in the control group but only for vitamin A in the intervention group. The programme did not have a significant impact on calorie, sugar, or fat consumption. CONCLUSIONS: The HFN programme is effective in mitigating some of the negative impacts of the nutrition transition on dietary adequacy among Inuit and Inuvialuit women of childbearing age.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».