“I was eating more fruits and veggies than I have in years”: a mixed methods evaluation of a fresh food prescription intervention
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Food insecurity is associated with poor nutritional health outcomes. Prescribing fresh fruits and vegetables in healthcare settings may be an opportunity to link patients with community supports to promote healthy diets and improve food security. This mixed methods study evaluated the impacts of a fresh food prescription pilot program. METHODS: The study took place at two Community Health Centre locations in Guelph, Ontario, Canada. Sixty food insecure patients with ≥1 cardio-metabolic condition or micronutrient deficiency participated in the intervention. Participants were prescribed 12 weekly vouchers to Community Food Markets. We conducted a one-group pre-post mixed-methods evaluation to assess changes in fruit and vegetable intake, self-reported health, food security, and perceived food environments. Surveys were conducted at baseline and follow-up and semi-structured interviews with participants were conducted following the intervention. RESULTS: Food security and fruit and vegetable consumption improved following the intervention. Food security scores increased by 1.6 points, on average (p < 0.001). Consumption of fruits and 'other' vegetables (cucumber, celery, cabbage, cauliflower, squashes, and vegetable juice) increased from baseline to follow-up (p < 0.05). No changes in self-reported physical or mental health were observed. Qualitative data suggested that the intervention benefited the availability, accessibility, affordability, acceptability, and accommodation of healthy foods for participating households. CONCLUSIONS: Fresh food prescription programs may be a useful model for healthcare providers to improve patients' food environments, healthy food consumption, and food security.
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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 | 0,016 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».