Health literacy, literacy, numeracy and nutrition label understanding and use: a scoping review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Low health literacy, literacy and numeracy have been identified as barriers to consumer understanding and the interpretation of nutrition-related information. To inform policy and dietetic practice, we examined the extent, range and nature of research on empirical relationships between health literacy, literacy or numeracy and the understanding and use of nutrition labels. METHODS: A scoping review of the literature was conducted. A search of eight databases on 15 April 2014 and 26 May 2016 returned 651 and 173 records, respectively. After de-duplication and two levels of relevance screening, 16 studies were deemed eligible for inclusion in the present review. RESULTS: The majority of studies were conducted in the USA and focused primarily on the use of back-of-pack nutrition labels. Empirical relationships reported between health literacy and nutrition label use were inconsistent and, in some cases, contradictory. The findings from studies examining empirical relationships between literacy, numeracy and nutrition label use suggest that consumers with lower literacy and numeracy: (i) differ from those with higher levels in some of the judgements that they make about food and (ii) may benefit from interventions designed to improve their understanding and use of nutrition label information. Measurement-related issues were identified, such as a reliance on self-reports of nutrition label use, as well as a lack of independence between some measures of health literacy and nutrition label understanding and use. CONCLUSIONS: The empirical relationships between health literacy, literacy, numeracy and nutrition label understanding and use have not been well-studied. Additional attention is needed regarding the measurement-related issues identified in the present review.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,001 |
| 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 ».