Enhancing nutritional environments through access to fruit and vegetables in schools and homes among children and youth: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low fruit and vegetable (FV) consumption is one of the top 10 global risk factors for mortality, and is related to increased risk for cancer, cardiovascular disease and diabetes. Many environmental, sociodemographic and personal factors affect FV consumption. The purpose of this review is to examine the effects of interventions delivered in the home, school and other nutritional environments designed to increase FV availability for five to 18-year olds. METHODS: The search included: 19 electronic bibliographic databases; grey literature databases; reference lists of key articles; targeted Internet searching of key organization websites; hand searching of key journals and conference proceedings; and consultation with experts for additional references. Articles were included if: in English, French and Spanish; from high-, middle-, and low-income countries; delivered to anyone who could bring about change in FV environment for 5 to 18 year olds; with randomized and non-randomized study designs that provided before-after comparisons, with or without a control group. Primary outcomes of interest were measures of FV availability. RESULTS: The search strategy retrieved nearly 23,000 citations and resulted in 23 unique studies. Interventions were primarily policy interventions at the regional or state level, a number of curriculum type interventions in schools and community groups and a garden intervention. The majority of studies were done in high-income countries.The diversity of interventions, populations, outcomes and outcome measurements precluded meta-analysis. The most promising strategies for improving the FV environment for children are through local school food service policies. Access to FV was successfully improved in four of the six studies that evaluated school-based policies, with the other two studies finding no effect. Broader state or federally mandated policies or educational programs for food service providers and decision makers had mixed or small impact. Similarly family interventions had no or small impact on home accessibility, with smaller impact on consumption. CONCLUSIONS: The studies have high risk of bias but more rigorous studies are difficult to impossible to conduct in naturalistic settings and in policy implementation and evaluation. However, there are promising strategies to improve the FV environment, particularly through school food service policies.
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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 | 0,004 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».