<p>Contribution of Home and School Environment in Children’s Food Choice and Overweight/Obesity Prevalence in African Context: Evidence for Creating Enabling Healthful Food Environment</p>
Notice bibliographique
Résumé
This review aimed primarily to investigate the current trends of overweight and obesity in school children in the African context, secondly to explore the contribution of home and school environments on the children's food choices and lastly suggesting measures for creating a healthier food environment. Despite the increase in overweight and obesity among school children, empirical evidence on their determinants in the African context is scarce, thus calls for consideration of home and school environments. A literature search was conducted between October and December 2018 using Medline (PubMed), Directory of Open Access Journals, Google Scholar, manual search and "grey" literature. This review included articles published between the 1st January 2008 and 30th June 2018. Out of 343 articles, 49 were included for the full text reading after meeting the inclusion criteria. Five reports from grey literature were also included. Results show that the prevalence of overweight and obesity among school children in Africa is increasing and ranges from <5% to >40% in the 10-year period in which the review was taken. High socio-economic status, urban residence and female gender predicted higher prevalence of overweight/obesity. Few reviewed articles on the contribution of home and school environments on children's food choices showed a shred of evidence, thus calls for further research to address this gap. This review found an increasing prevalence of overweight and obesity in school children in Africa. Therefore, further investigation of home and school environment is imperative to curb the increase in the magnitude of overweight and obesity.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 ».