The effect of culinary interventions (cooking classes) on dietary intake and behavioral change: a systematic review and evidence map
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Culinary interventions (cooking classes) have been used to improve the quality of dietary intake and change behavior. The aim of this systematic review is to investigate the effects of culinary interventions on dietary intake and behavioral and cardiometabolic outcomes. METHODS: We conducted a systematic review of MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Database of Systematic Reviews, and Scopus for comparative studies that evaluated culinary interventions to a control group or baseline values. The intervention was defined as a cooking class regardless of its length or delivery approach. Studies included populations of children, healthy adults or adults with morbidities. The risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias tool and the Newcastle-Ottawa Scale. Outcomes were pooled using the random-effects model and descriptive statistics and depicted in an evidence map. Simple logistic regression was used to evaluate factors associated with intervention success. RESULTS: , 95% CI: -1.53, 1.40), systolic (- 5.31 mmHg, 95% CI: -34.2, 23.58) or diastolic blood pressure (- 3.1 mmHg, 95% CI: -23.82, 17.62) or LDL cholesterol (- 8.09 mg/dL, 95% CI: -84.43, 68.25). Culinary interventions were associated with improved attitudes, self-efficacy and healthy dietary intake in adults and children. We were unable to demonstrate whether the effect of a culinary intervention was modified by various characteristics of the intervention such as its delivery or intensity. Interventions with additional components such as education on nutrition, physical activity or gardening were particularly effective. CONCLUSIONS: Culinary interventions were not associated with a significant change in cardiometabolic risk factors, but were associated with improved attitudes, self-efficacy and a healthier dietary intake in adults and children.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».