Review of Body Mass Index Reduction Interventions among Mexican Origin Latinos and Latinas
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: A literature review was conducted to identify factors associated with successful Body Mass Index (BMI) reduction interventions for Mexican origin US Hispanic/Latino populations. Data Source: An academic database search was conducted of peer-reviewed literature primarily in public health, medical anthropology, medical sociology, and biomedical databases. The key search words used were “Latino or Hispanic or Mexican”, in combination with “intervention”, “obesity”, “body mass index”, “weight reduction”, “best practices” and “lessons learned”. Inclusion Criteria: The inclusion criteria included an intervention protocol, with BMI measures, and a majority of participants identified as Mexican origin Hispanics. Search results yielded a total of 118 articles with 19 studies meeting the inclusion criteria. Results: The review found that education and the use of culturally tailored/sensitive materials are important factors in BMI reduction. In addition, the study found that family centered and community based approaches are some of the most successful evidence based practices found in the Latino health literature. Conclusions: Obesity and its sequelae disproportionately impact both US and non-US Latino/ Hispanic communities and have life-long and intergenerational consequences. The findings from this review may serve as a guide to the development of more successful interventions and best practices to address the needs of Mexican origin Latino populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».