A multi-level, multi-component obesity intervention (Obesity Prevention and Evaluation of InterVention Effectiveness in NaTive North Americans) decreases soda intake in Native American adults
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate the impact of a multi-level, multi-component (MLMC) adult obesity intervention on beverage intake in Native American adults living in five geographically and culturally diverse tribal communities. DESIGN: A 14-month, community-randomised, MLMC design was utilised, with three communities randomised to Intervention and two communities randomised to Comparison. FFQ were administered pre- and post-interventions, and difference-in-differences (DiD) analysis was used to assess intervention impact on beverage intake. SETTING: The intervention took place within food stores, worksites, schools and selected media outlets located in the five communities. Key activities included working with store owners to stock healthy beverages, display and dispersal of educational materials, support of policies that discouraged unhealthy beverage consumption at worksites and schools and taste tests. PARTICIPANTS: Data were collected from 422 respondents between the ages of 18 and 75 living in the five communities pre-intervention; of those, 299 completed post-intervention surveys. Only respondents completing both pre- and post-intervention surveys were included in the current analysis. RESULTS: The DiD for daily servings of regular, sugar-sweetened soda from pre- to post-intervention was significant, indicating a significant decrease in Intervention communities (P < 0·05). No other changes to beverage intake were observed. CONCLUSIONS: Large, MLMC obesity interventions can successfully reduce the intake of regular, sugar-sweetened soda in Native American adults. This is important within modern food environments where sugar-sweetened beverages are a primary source of added sugars in Native American diets.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».