Systematic Review of Easy-to-Learn Behavioral Interventions for Dietary Changes Among Young Adults
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Improving the diet quality of young adults may support chronic disease prevention. The approaches used and efficacy of promoting small dietary behavior changes through easy-to-learn (ETL) interventions (requiring no more than 1 hour to teach the behavior) among young adults have not yet been systematically reviewed. METHODS: Following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses guidelines, 2 independent electronic searches across 6 databases were conducted to identify any articles describing ETL interventions among young adults (aged 18-35 years) and reporting dietary intake outcomes. RESULTS: Among 9,538 articles identified, 9 studies met eligibility criteria. Five studies reported significant improvement in the selected dietary outcome. Of these, 3 studies used an implementation intentions approach, in which participants were given or asked to write out a simple dietary behavior directive and carry it on their person. Less than half of included studies were rated as positive for overall quality. DISCUSSION: The available evidence suggests that ETL interventions targeting the dietary behaviors of young adults may be effective in improving dietary intake. Limitations of included studies were lack of follow-up after the intervention period and low generalizability. IMPLICATIONS FOR RESEARCH AND PRACTICE: Further dietary intervention studies targeting young adults should systematically evaluate the efficacy of ETL intervention approaches among diverse samples.
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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 | 0,009 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».