Development of physical activity and food built environment quality indicators for chronic diseases in Argentina
Notice bibliographique
Résumé
Although obesity and non-communicable disease (NCD) prevention efforts to-date have focused mainly on individual level factors, the social and physical environments in which people live are now widely recognized as important social determinants of health. Obesogenic environments promote higher dietary energy intakes and sedentary behaviors, thus contributing to the obesity/NCD burden. To develop quality indicators (QIs) for measuring food and physical activity (PA)-built environments in municipalities. A literature review was conducted. Based on the best practices identified from this review, a draft set of candidate QI was retrieved. The initial 67 QIs were then evaluated by a modified Delphi panel of multidisciplinary health professionals (n = 40) to determine their relevance, validity, and feasibility in 3 rounds of voting and threaded discussion using a modified RAND/University of California, Los Angeles Appropriateness Methodology. Response rate for the panel was 89.4%. All final 42 QIs were rated as highly relevant, valid, and feasible (median rating ≥ 7 on a 1-9 scale), with no significant disagreement. The final QI set addresses for the PA domain: (i) promotion of PA; and (ii) improvements in the environment to strengthen the practice of PA; and for Food environment domain: (i) promotion of healthy eating; (ii) access to healthy foods; and (iii) promotion of responsible advertising. We generated a set of indicators to evaluate the PA and food built environment, which can be adapted for use in Latin American and other low- and middle-income countries.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».