Healthy eating strategies for socioeconomically disadvantaged populations: a meta-ethnography
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: In developed countries, diet-related health inequalities between people with different levels of socioeconomic advantage persist. However, there is limited qualitative evidence to inform the design of effective healthy eating (HE) strategies in socioeconomically disadvantaged populations (SDPs). The purpose of this review was to explore the characteristics influencing HE strategies for SDPs and develop a new understanding of how and why they influence their success.Methods: A qualitative evidence synthesis using a systematic meta-ethnographic approach. The twelve studies included were conducted in the USA, Canada, Australia, and UK.Results: The studies described a range of HE strategies, including nutrition education programs, food vouchers, and community gardens. Personal values and sense of pride and autonomy were found to have an influence on participants’ attitudes towards HE strategies. Similarly, social characteristics such as level of social support and opportunities for shared benefits influenced participants’ engagement. Structural characteristics such as the affordability and accessibility of healthy foods determined strategy acceptability and success. Finally, organizational characteristics such as flexibility influenced how well strategies supported the circumstances of participants.Conclusions: These overlapping characteristics may be used to inform the development, implementation, and evaluation of strategies to improve healthy eating in SDPs.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».