An evaluation of the impact of a restrictive retail food environment intervention in a rural community pharmacy setting
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Sugar-sweetened beverage consumption is associated with morbidity and mortality. The retail food environment influences food and beverage purchasing and consumption. This study assesses the impact of a community pharmacy's removal of sweet beverages on overall community sales of carbonated soft drinks (CSD) in a rural setting. We also examined whether the pharmacy intervention affected CSD sales in the town's other food stores. METHODS: Weekly CSD sales data were acquired from the three food retailers in the town of Baddeck, Nova Scotia (January 1, 2013 to May 8, 2015, n = 123 weeks). Autoregressive integrated moving average (ARIMA) analysis was used to analyse the interrupted time series data and estimate the impact of the pharmacy intervention (September 11, 2014) on overall CSD sales at the community level. Data were analysed in 2015. RESULTS: Before the intervention, the pharmacy accounted for approximately 6 % of CSD sales in the community. After the intervention, declines in total weekly average community CSD sales were not statistically significantly. CSD sales at the other food stores did not increase after the pharmacy intervention. CONCLUSIONS: This study was among the first to examine the impact of a restrictive retail food environment intervention, and found a non-significant decline in CSD sales at the community level. It is the first study to examine a retail food environment intervention in a community pharmacy. Pharmacies may have an important role to play in creating healthy retail food environments.
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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 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».