Outcome evaluation of fruits and vegetables distribution interventions in schools: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Fruits and vegetables (FV) distribution interventions have been implemented as a public health strategy to increase children's intake of FV at school settings. The purpose of this review was to examine whether snack-based FV distribution interventions can improve school-aged children's consumption of FV. DESIGN: Systematic review and meta-analysis of articles published in English, in a peer-reviewed journals, were identified by searching six databases up to August 2020. Standardised mean differences (SMD) and 95 % CI were calculated using a random effects model. Heterogeneity was quantified using I2 statistics. SETTING: Population-based studies of interventions where the main focus was the effectiveness of distributed FV as snacks to schoolchildren in North America, Europe and Pacific were included. RESULTS: Forty-seven studies, reporting on fifteen different interventions, were identified; ten studies were included in the meta-analysis. All interventions were effective in increasing children's consumption of FV, with only one intervention demonstrating a null effect. Pooled results under all classifications showed effectiveness in improving children's consumption of FV, particularly for multi-component interventions at post-intervention (SMD 0·20, 95 % CI 0·13, 0·27) and free distribution interventions at follow-up (SMD 0·19, 95 % CI 0·12, 0·27). CONCLUSIONS: Findings suggest that FV distribution interventions provide a promising avenue by which children's consumption can be improved. Nonetheless, our results are based on a limited number of studies, and further studies should be performed to confirm these results. More consistent measurement protocols in terms of rigorous study methodologies, intervention duration and follow-up evaluation are needed to improve comparability across studies.
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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 | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».