Effect of Food Environment Interventions on Anthropometric Outcomes in School-Aged Children and Adolescents in Low- and Middle-Income Countries: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Food environments may promote access to unhealthy foods, contributing to noncommunicable diseases in low- and middle- income countries (LMICs). This review assessed published evidence on the effects of food environment interventions on anthropometric (BMI and weight status) outcomes in school-aged children (5–9 y) and adolescents (10–19 y) (SACA) in LMICs. We summarized randomized controlled trials (RCTs) and quasi-experimental studies (QES) published since 2000 to August 2019 in the peer-reviewed and gray literature that assessed the effects of food-related behavioral and environmental interventions on diet-related health outcomes in SACA in LMICs. Electronic databases (MEDLINE, Embase, PsycINFO, Cochrane Library) were searched using appropriate keywords, Medical Subject Headings, and free text terms. Eleven RCTs and 6 QES met the inclusion criteria, testing multicomponent behavioral and environmental interventions in schools. Analysis of 6 RCTs (n = 17,054) suggested an overall effect on change in BMI [mean difference (MD): –0.11, 95% CI: –0.19 , –0.03], whereas there was no observed effect in 5 studies using endline BMI (n = 17,371) (MD: 0.05, 95% CI: –0.32, 0.21). There was no significant pooled effect among the 3 QES (n = 5,023) that reported differences in change in BMI or endline (MD: –0.37, 95% CI: –0.95, 0.22). There is limited evidence to support the modification of diet-related health outcomes through school-based food environment interventions in SACA in LMICs. Further studies are needed to understand the impact of school and community-based food environment interventions on nutritional status in this population.
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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 | 0,010 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».