Trends in food supply, diet, and the risk of non-communicable diseases in three Small Island Developing States: implications for policy and research
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Small island developing states (SIDS) are a diverse group of coastal and tropical island countries primarily located in the Caribbean and Pacific. SIDS share unique social, economic, and environmental vulnerabilities, high dependency on food imports, and susceptibility to inadequate, unhealthy diets, with high burdens of two or more types of malnutrition. Our objective was to examine trends in food availability, imports, local production, and risks of non-communicable diseases (NCDs) in three SIDS: Haiti, Saint Vincent and the Grenadines (SVG) and Fiji. Methods Data on food availability, imports, exports, and production was extracted from the Food and Agriculture Organization Database (FAOSTAT), and on overweight, obesity and diabetes prevalence from the NCD Risk Factor Collaboration database (NCD-RisC) from 1980 to 2018. Data were collated, graphed, and used to calculate import dependency ratios (IDRs) using Excel and R software. Results Between 1980 and 2018, the availability of calories per capita per day has risen in Fiji and SVG by over 500, to around 3000. In Haiti, the increase is around 200, to a level of 2,200 in 2018, and in all three settings, > 10% of calories in 2018 came from sugar. In Fiji and Haiti, the availability of fruit and vegetables is <400 g per person per day (the minimum intake recommended by WHO). Between 1980 and 2010, both Fiji and SVG experienced high IDRs: around 80% (Fiji) and 65% (SVG). In Haiti, IDR has more than doubled since 1980, to around 30%. The prevalence of obesity (BMI > 30 Kg/m 2 ) has increased since 1980 (by 126% to 800%) and is substantially higher in women. In the most recent data for Fiji, an estimated 35% of women are obese (24% men); in SVG, 30% women (15% men); and in Haiti, 26% women (15% men). Conclusion The increase in per capita availability of calories, which has taken place since 1980, is concurrent with an increase in IDR, a loss of local food, and increases in obesity prevalence. These findings highlight the importance of further research to understand the drivers of food supply transformations, and to influence improving nutrition, through production, availability, and consumption of nutritious local foods.
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 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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».