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Enregistrement W3122440282 · doi:10.2196/22680

Program for Healthier School Cafeterias in Rio Grande do Sul, Brazil: Protocol for a Community-Based Randomized Trial

2021· article· en· W3122440282 sur OpenAlexvenueno aff
Mariana Balestrin, Carla Cristina Bauermann Brasil, Ericles Andrei Bellei, Vanessa Ramos Kirsten, Mário Bernardes Wagner

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCafeteriaIntervention (counseling)Psychological interventionRandomized controlled trialChristian ministryMedical educationMedicinePsychologyEnvironmental healthNursingPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: School cafeterias can promote poor eating habits, as these retail outlets have a variety of foods considered to be nonnutritive and unhealthy. However, despite the need for effective preventive strategies, there is still disagreement on the best approach due to the lack of evidence on interventions to prevent and treat obesity in the school settings. OBJECTIVE: We aim to verify the efficacy of an educational intervention program to improve the hygienic conditions and the composition of the menu offered in school cafeterias in the state of Rio Grande do Sul, Brazil. METHODS: We will conduct a randomized, parallel, two-arm, community-based controlled study. Elementary and high schools, both public and private, in the State of Rio Grande do Sul, Brazil, that have a cafeteria will be eligible. Schools will be recruited and randomly assigned to the intervention (n=27) or control (n=27) group. The intervention group will receive an educational intervention program based on the guidelines issued by the Ministry of Health of Brazil, consisting of a 160-hour distance-learning qualification course, for 10 weeks, and using the Moodle platform and WhatsApp app. The intervention targets the owners and people in charge of the cafeterias, food handlers, principals, vice principals, teachers, pedagogical coordinators, dietitians, representatives of students' parents, and students over 16 years old. Meanwhile, the control group will receive only a printed copy of the book containing the guidelines used. The efficacy of the intervention will be determined by the hygienic conditions of the cafeteria and the composition of the menu offered, also considering the levels of processing of food sold. All outcomes will be analyzed as intention-to-treat and per-protocol. We will use covariance analysis or a generalized linear model for continuous data and ordinal logistic regression for ordinal categorical data. The level of statistical significance considered will be P<.05 for a 95% CI. RESULTS: This project was funded in early 2018. We administered the intervention program in 2019. All data have already been collected, and we are analyzing the data. The results are expected in 2021. CONCLUSIONS: To our knowledge, this may be the first randomized controlled study in school cafeterias held in Brazil. The results will provide evidence for the formulation of public food and nutritional security policies and for the development of effective strategies to provide safe and healthy school meals. TRIAL REGISTRATION: Brazilian Clinical Trials Registry RBR-9rrqhk; https://ensaiosclinicos.gov.br/rg/RBR-9rrqhk. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/22680.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,079
Score d'incertitude au seuil0,266

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,005
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0070,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0790,011

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.

Tête enseignante Opus0,263
Tête enseignante GPT0,597
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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