Lessons Learned from Community-Based Approaches to Sodium Reduction
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This article describes lessons from a Centers for Disease Control and Prevention initiative encompassing sodium reduction interventions in six communities. DESIGN: A multiple case study design was used. SETTING: This evaluation examined data from programs implemented in six communities located in New York (Broome County, Schenectady County, and New York City); California (Los Angeles County and Shasta County); and Kansas (Shawnee County). SUBJECTS: Participants (n = 80) included program staff, program directors, state-level staff, and partners. MEASURES: Measures for this evaluation included challenges, facilitators, and lessons learned from implementing sodium reduction strategies. ANALYSIS: The project team conducted a document review of program materials and semistructured interviews 12 to 14 months after implementation. The team coded and analyzed data deductively and inductively. RESULTS: Five lessons for implementing community-based sodium reduction approaches emerged: (1) build relationships with partners to understand their concerns, (2) involve individuals knowledgeable about specific venues early, (3) incorporate sodium reduction efforts and messaging into broader nutrition efforts, (4) design the program to reduce sodium gradually to take into account consumer preferences and taste transitions, and (5) identify ways to address the cost of lower-sodium products. CONCLUSION: The experiences of the six communities may assist practitioners in planning community-based sodium reduction interventions. Addressing sodium reduction using a community-based approach can foster meaningful change in dietary sodium consumption.
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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 | 0,012 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».