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Enregistrement W4306398896 · doi:10.3390/nu14204311

A Program Evaluation of a Dietary Sodium Reduction Research Consortium of Five Low- and Middle-Income Countries in Latin America

2022· article· en· W4306398896 sur OpenAlexafffund
Janice Padilla-Moseley, Adriana Blanco‐Metzler, Mary R. L’Abbé, JoAnne Arcand

Notice bibliographique

RevueNutrients · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueSodium Intake and Health
Établissements canadiensCanada Research ChairsUniversity of TorontoOntario Tech University
Organismes subventionnairesPan American Health OrganizationInternational Development Research CentreUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésSummative assessmentLatin AmericansPublic healthEconomic growthHealth policyEnvironmental healthMedicinePolitical scienceBusinessEconomicsPsychologyFormative assessmentNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excess dietary sodium is a global public health priority, particularly in low- and middle-income countries where rates of hypertension and cardiovascular disease are high. The International Development Research Centre funded a research consortium of five Latin American countries (LAC) to inform public health policy for dietary sodium reduction (2016-2020). The objective of this study was to determine the outcomes of this funding on short-term (e.g., research, capacity building) and intermediary outcomes (e.g., policies). A summative program evaluation was conducted, using a logic model and multiple data sources including document review, surveys and interviews. Researchers from Argentina, Costa Rica, Brazil, Peru and Paraguay produced a significant amount of scientific evidence to guide decision making on sodium policy related to its content in foods, consumer behaviors (social marketing), and the health and economic benefits of dietary reduction. A substantive number of knowledge translation products were produced. The funding enabled training opportunities for researchers who developed skills that can be scaled-up to other critical nutrients and health issues. It was unexpected that intermediary policy changes would occur, however several countries demonstrated early policy improvements derived from this research. A funded research consortium of LAC is a practical approach to invoke policy innovations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,127
Score d'incertitude au seuil0,350

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,407
Écart entre enseignants0,294 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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