Gaps and opportunities for nutrition research in relation to non-communicable diseases in Arab countries: Call for an informed research agenda
Notice bibliographique
Résumé
Effective public health nutrition interventions are needed to curb the escalating prevalence of non-communicable diseases (NCDs) in many Arab countries. In order to generate the scientific evidence needed for the success of these interventions, an informed research agenda should be developed. The purpose of this review is to identify gaps and opportunities for research on nutrition and NCDs among Arab countries, which is an important step towards the formulation of this research agenda. Published papers that addressed nutrition and NCDs in Arab countries between the years 2006 and 2015 were reviewed (n=824). The main gaps identified were related to the predominance of laboratory-based studies with few cohort and intervention studies, and the small percentage of articles examining dietary patterns. While food frequency questionnaires were the main dietary assessment method used, only 35% were validated. Very few studies included children and the majority considered nutrition in isolation, excluding other environmental factors. Opportunities identified included the promising momentum in studying nutrition and NCDs among Arab countries, evidenced by an increasing number of articles published over the years, that may be guided in future nutrition research to fill the identified gaps. In addition, the higher number of articles in high-income countries coupled with the impact of papers in middle-income countries suggests an opportunity of synergistic collaboration among these countries. The identified gaps and opportunities in this review may serve as basis for Arab countries to start developing a research agenda in the area of nutrition and NCDs.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,014 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».