Improving vitamin A and D intake among Inuit and Inuvialuit in Arctic Canada: evidence from the Healthy Foods North study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: People in Arctic Canada are undergoing a nutritional transition and increased prevalence of chronic disease. The Healthy Foods North diet and physical activity intervention was developed in 2007-2008 while working with populations in six communities in Nunavut and the Northwest Territories, Canada. METHODS: Four communities received the 1-year intervention (eg, conducting workshops, cooking classes and walking clubs) and two communities served as controls. Among the 263 adult evaluation participants, food frequency questionnaires were used to assess dietary intake at baseline and postintervention. Changes in mean nutrient intakes, nutrient density and dietary adequacy from baseline to postintervention were determined. The intervention impact on nutrient intakes was assessed through multivariate linear regression analysis. RESULTS: Post-intervention assessment showed a reductions in total fat, saturated, monounsaturated and polyunsaturated fatty acids, and increases in iron intake, only in the intervention group. More than a 4%-increase in the percentage of adherence to vitamins A and D recommendations was observed in the intervention group. After adjusting the regression models, respondents in the intervention communities significantly reduced their energy intake and increased their vitamins A and D intake. CONCLUSIONS: The Healthy Foods North is an effective programme to improve dietary quality among populations of the Canadian Arctic. Long-term interventions are expected to be important factors in the prevention of diet-related chronic diseases in these communities.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».