An overview on the nutrition transition and its health implications: Tunisia case
Notice bibliographique
Résumé
Background: In the last decades, Tunisia has undergone major demographic, socio-economic and lifestyle (including diet) changes, with drastic increases in excess adiposity and nutrition related non-communicable diseases (NCDs). This review provides an update of the nutritional situation in Tunisia. Methods: Several Tunisian datasets or international databases were used to assess availability and consumption of foods and health outcomes. Results: Both from national aggregated availability data and individual food consumption data, there was a trend both of increasing food intake and modernization/westernization of the diet (especially in urban areas), towards more consumption of dairy and meat products, sugar, fat and salt. But consumption of fruits and vegetables was still above WHO recommendations. Except for iodine, micronutrients deficiency (iron, vitamin A and D) was markedly, but unevenly, present among specific groups (e.g., a third of adult women had anemia). Among infants, both exclusive and predominant breastfeeding were low, while the minimum diet diversification rate was 63%. Among children, stunting was residual but increase of overweight was a concern. In 2016 17.6% of men and 34.6 % of women over 15 y. were obese and 15.5% had diabetes, a twofold increase in the last decades. These prevalence were much higher in urban and more developed areas. Also, 86% of the mortality rate was attributable to NCDs. Conclusion: Addressing the double burden of malnutrition and NCDs is a priority and should be based on a sustainability framework, involve a diversity of stakeholders and emphasize double duty actions and reduction of nutrition and health inequalities. Keywords: Tunisia, diet, food insecurity, micronutrient deficiencies, nutritional status, obesity, non-communicable diseases.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».