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Enregistrement W4285798902 · doi:10.1186/s13690-022-00928-w

Benchmarking public policies to create healthy food environments compared to best practice: the Healthy Food Environment Policy Index in Guatemala

2022· article· en· W4285798902 sur OpenAlexfundno aff
Carmen María Sánchez-Nóchez, Manuel Ramírez‐Zea, Stefanie Vandevijvere, Maria F. Kroker‐Lobos

Notice bibliographique

RevueArchives of Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineBusiness, Management and Accounting
ThématiqueGlobal Public Health Policies and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidad de San Carlos de GuatemalaInternational Development Research CentreWorld Health Organization
Mots-clésBenchmarkingPublic healthIndex (typography)Environmental healthQuality of Life ResearchHealth services researchHealth policyPublic health policyMedicineHealth administrationHealth informaticsPublic policyBusinessEconomic growthMarketingNursingEconomicsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,795
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,087
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,247 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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