Community-based interventions for enhancing access to or consumption of fruit and vegetables among five to 18-year olds: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low fruit and vegetable ( FV) consumption is a key risk factor for morbidity and mortality. Consumption of FV is limited by a lack of access to FV. Enhanced understanding of interventions and their impact on both access to and consumption of FV can provide guidance to public health decision-makers. The purpose of this scoping review is to identify and map literature that has evaluated effects of community-based interventions designed to increase FV access or consumption among five to 18-year olds. METHODS: The search included 21 electronic bibliographic databases, grey literature, targeted organization websites, and 15 key journals for relevant studies published up to May 2011. Retrieved citations were screened in duplicate for relevance. Data extracted from included studies covered: year, country, study design, target audience, intervention setting, intervention strategies, interventionists, and reported outcomes. RESULTS: The search located 19,607 unique citations. Full text relevance screening was conducted on 1,908 studies. The final 289 unique studies included 30 knowledge syntheses, 27 randomized controlled trials, 55 quasi-experimental studies, 113 cluster controlled studies, 60 before-after studies, one mixed method study, and three controlled time series studies. Of these studies, 46 included access outcomes and 278 included consumption outcomes. In terms of target population, 110 studies focused on five to seven year olds, 175 targeted eight to 10 year olds, 192 targeted 11 to 14 year olds, 73 targeted 15 to 18 year olds, 55 targeted parents, and 30 targeted teachers, other service providers, or the general public. The most common intervention locations included schools, communities or community centres, and homes. Most studies implemented multi-faceted intervention strategies to increase FV access or consumption. CONCLUSIONS: While consumption measures were commonly reported, this review identified a small yet important subset of literature examining access to FV. This is a critically important issue since consumption is contingent upon access. Future research should examine the impact of interventions on direct outcome measures of FV access and a focused systematic review that examines these interventions is also needed. In addition, research on interventions in low- and middle-income countries is warranted based on a limited existing knowledge base.
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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 | 0,013 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».