Evaluation of mobiles apps that promote health behaviour change. Can these be adapted for use in dietetic practice in Newfoundland and Labrador?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Horticulture interventions in developing countries are most effective in improvingmicronutrient malnutrition when combined with nutrition education, although there have been few studies assessing their long term impact. In 2017, a peer-lednutrition education and horticulture intervention was implemented in a womenu2019s group inEastern Kenya which focused on introducing food related practices aimed at increasing micronutrient intakes; a comparison group received no intervention. While we found that the intervention group had higher diet diversity (variety) and was more likely to adopt recommended food related practices such as adding orange and green vegetables to staple foods immediately after the intervention (reported elsewhere), it is not known if these positive changes are retained in the longer term. Objective: To assess the impact of a combined horticulture and peer-led nutrition education intervention on diet diversity and food related practices among rural Kenyan women from post-intervention (2017) to 2018. Methods: Food related practices were assessed one year after the intervention (2018)using a questionnaire during home interviews; a 24-hour recall and a standardized food coding method was used to assess diet diversity. Diet diversity scores and practices were compared between 2017 and 2018 for the intervention (n=29) and comparison group (n=19) using Wilcoxan rank sum and chi square tests.Results: Diet diversity scores were significantly higher in 2018 than in 2017 for the intervention group (p=0.025). All recommended food related practices were maintained from 2017 to 2018 except for adding an orange vegetable to mukimo, a starchy vegetable dish, which was significantly lower (p=0.01). There were no significant differences in practices among women in the comparison group from 2017 to 2018. Conclusions: Results suggest that in women receiving a combined nutrition and horticulture intervention, improvements in healthy food related practices and diet diversity were sustained one-year post intervention suggesting that they may be effective in the long term.
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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 | 0,004 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».