Closer to the Root: The Potential of Traditional Food Systems Interventions for Obesity Prevention
Notice bibliographique
Résumé
We review the project design, implementation experiences, and study findings from obesity prevention trials (OPTs) in Native American communities to identify future directions for obesity and chronic disease prevention. We use a case study methodology to highlight three OPTs and identify themes across studies. We included three OPTs: Navajo Healthy Stores (NHS), OPREVENT1, and OPREVENT2. NHS was a food-store based environmental intervention, while OPREVENT1 and OPREVENT2 were multi-level, multi-component interventions with store, school, worksite, and media components (OPREVENT1) and combined with a policy-based component (OPREVENT2). All studies showed mixed success in achieving behavioral and health outcomes. NHS intervention exposure was associated with reduced BMI, and found improvements in intentions, cooking methods, and food getting comparing intervention with control regions. The program was sustained for several years after the trial was completed. OPREVENT1 trial resulted in significant reductions in waist circumference, reduced soda consumption, and increased physical activity (PA) comparing intervention and comparison communities. The OPREVENT2 trial had significant reductions in PA, calorie intake, carbohydrate, and dietary fat intake comparing intervention and comparison communities. Working with health staff can enhance intervention sustainability, which is also impacted by health center capacity and funding. All studies had strong evaluation designs, with high retention and low refusal rates. All studies included store components that aimed to improve healthy food access on-reservation and point-of-purchase promotion. Although all studies demonstrated impacts on behaviors and modest impacts on health outcomes, taking a food-systems approach could increase the likelihood of improved outcomes by addressing the root of healthy food access and obesity: diminished traditional food systems. These interventions hold great potential for supporting significant health outcomes by supporting traditional food-getting practices, preparation, and intake. Such interventions require strong community-academic partnerships since these food systems and knowledge belong to tribal nations and communities. NHLBI & USDA.
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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 | 0,028 | 0,036 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».