Baltimore Healthy Eating Zones program significantly improves food preparation methods among adult caregivers of low‐income African American youth
Notice bibliographique
Résumé
The Baltimore Healthy Eating Zones (BHEZ) study, conducted in low income Baltimore City corner stores and recreation centers, was a youth‐targeted multi‐level environmental intervention trial to promote healthy food consumption. The trial included increased availability of healthy foods and interactive health communication strategies. Impact was assessed on a sample of 83 of the 242 youth and their primary caregivers. Pre‐ and post‐intervention, caregivers were asked about their preparation methods for chicken, pork, ground beef, eggs, and greens. Scores were based on the degree to which the preparation method added or reduced fat content of the cooked food. Deep frying or pan frying was given a score of −1; baked, grilled, or steamed were given +1; pan‐fried, drained then rinsed was given +2. The change in pre‐ and post‐intervention score was calculated. The control group averaged a change in score of +1.76 ±1.86 and the intervention group averaged +2.31 ±2.02. Once this calculated score was stratified to < 2 or > 2, caregivers in the intervention group were found to significantly decrease the use of fat in cooking as compared to those in the control group (Pearson Chi‐Square, p‐value= 0.033). This preliminary finding suggests that BHEZ was effective in promoting healthier cooking methods among caregivers; thereby potentially improving the healthiness of foods provided to youths at home. Grant Funding Source : The Robert Wood Johnson Foundation
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».