Food Insecurity Contributes to Poorer Dietary Outcomes in Higher Education Students: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Tertiary education students have been found to experience a higher prevalence of food insecurity than the general population. This systematic review aims to examine the existing evidence on the association between food insecurity and dietary outcomes among higher education students. Nine electronic databases and gray literature were searched. Studies that reported dietary outcomes (e.g., nutritional intake and meal patterns) in students of differing food security status in tertiary education settings in any country were included. All primary study designs were eligible for inclusion, except for qualitative studies. Two reviewers completed the title/abstract and full-text screening, data extraction, and quality assessment independently. A total of 14 studies were included in the final qualitative synthesis of this review. The prevalence of food insecurity among higher education students ranged from 21% to 82% across the included studies from the United States, Canada, Australia and Greece. Lower intakes of healthy foods (e.g., fruits, vegetables, and whole grains) and higher intakes of unhealthy foods (e.g., fast foods, added sugars, and sugar-sweetened beverages) were observed in food-insecure students. Some students also consumed less breakfast and evening meal than food-secure students but the evidence was limited. The overall diet quality was not consistently measured in students with different food security status by using validated dietary assessment tools. Poorer dietary outcomes were found in higher education students with food insecurity compared with food-secure students. More policy interventions, effective nutrition education, and food assistance programs should be provided by tertiary education institutions and governments to target the nutritional needs of food-insecure students. This review received no specific funding.
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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) | 0,004 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».