Benchmarking public policies to create healthy food environments compared to best practice: the Healthy Food Environment Policy Index in Guatemala
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Benchmarking the implementation of healthy food environment public policies against international best practices may accelerate the government response to prevent obesity and non-communicable diseases (NCDs) in the countries. The aim of the study was to determine the extent of food environment policy implementation in Guatemala and to identify and prioritize actions for the government to accelerate their implementation. METHODS: The INFORMAS Healthy Food Environment Policy Index (Food-EPI from the International Network for Food and Obesity/NCDs Research, Monitoring and Action Support) was used. Evidence of implementation for 50 good practice indicators within the seven food policies and six infrastructure support domains was compiled, and subsequently validated by Guatemalan government officials. A national civil society expert panel on public health and nutrition performed an online assessment of the implementation of healthy food environment policies against best international practices. The level of agreement among evaluators was measured using the Gwet second order agreement coefficient (AC2). The expert panel recommended actions for each indicator during on-site workshops and those actions were prioritized by importance and achievability. RESULTS: The expert panel rated implementation at zero for 26% of the indicators, very low for 28% of indicators, low for 42%, and medium for 4% of indicators (none were rated high). Indicators at medium implementation were related to the use of evidence for developing policies and ingredient list/nutrition information panels on packaged foods. Seventy-seven actions were recommended prioritizing the top 10 for immediate action. The Gwet AC2 was 0.73 (95% CI 0.67-0.80), indicating a good concordance among experts. CONCLUSIONS: In the Food-EPI of Guatemala, almost all indicators of good practice had a low or less level of implementation. The expert panel proposed 12 priority actions to accelerate policy implementation to tackle obesity and NCDs in the country.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».