Consumption of fruits and vegetables among adolescents in Arab Countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescents' consumption of fruits and vegetables is inadequate in most Arab countries, leading to a higher risk of poor health outcomes. This systematic review evaluates fruits and vegetables intake among adolescents in Arab countries, the proportion of adolescents meeting the dietary guidelines in these countries, and the dietary assessment tools used to assess fruits and vegetables intake. METHODS: Four databases were searched, MEDLINE, PUBMED, EMBASE, and Web of Science. Studies were eligible if they reported fruit or vegetable consumption among adolescents aged 10 to 19 in 22 Arab countries. The risk of bias in the included studies was assessed by two reviewers independently using the risk of bias tool developed by Hoy et al. Data were extracted and synthesized into three categories; frequency of fruits and vegetables consumption, mean fruits and vegetables consumption, and percentage of adolescents meeting fruits and vegetables consumption recommendations. RESULTS: The review included 44 articles utilizing 41 cross-sectional studies. Most studies were school-based, and data was collected from both males and females using self-administered questionnaires. Of those, validated questionnaires were used in 28 studies. According to the World Health Organization recommendation, most studies defined five fruits and vegetables servings as the adequacy cutoff point; other definitions were used in some studies. The reported mean consumption ranged between 6.1 times per week and 4.5 servings of fruits and vegetables per day. The proportion of those who met the recommendations of eating five servings per day ranged between 10 and 29%. Fruits were shown to have a lower daily intake than vegetables (4.2 to 53.7% for fruits and 7.8 to 66.3% for vegetables). DISCUSSION: This review indicated inadequate fruits and vegetables consumption among adolescents in Arab countries and highlighted an increased risk of non-communicable diseases and malnutrition prevalence. A limitation was the incomparability of available data between countries. Further in-depth research on the core reasons behind adolescents' inadequacy in fruits and vegetables consumption is recommended.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».