Cultural adaptations and tailoring of public health nutrition interventions in Indigenous peoples and ethnic minority groups: opportunities for personalised and precision nutrition
Notice bibliographique
Résumé
Indigenous peoples and ethnic minority groups often experience poor diet quality and poor health outcomes. Such inequities may be partially due to nutrition interventions not meeting the unique cultural and linguistic needs of these population groups, which could be achieved using co-creation and/or personalised approaches. Cultural adaptation or tailoring of nutrition interventions has shown promise in improving some aspects of dietary intake, but this requires careful consideration to ensure it does not inadvertently exacerbate dietary inequities. The aim of this narrative review was to examine examples of cultural adaptations and/or tailoring of public health nutrition interventions that improved the dietary intake and to consider implications for the optimal design and implementation of personalised and precision nutrition interventions. This review identified six examples of cultural adaptation and/or tailoring of public health nutrition intervention in Indigenous peoples and ethnic minority groups across Australia, Canada and the US. All studies used deep socio-cultural adaptations, such as the use of Indigenous storytelling, and many included surface-level adaptations, such as the use of culturally appropriate imagery in intervention materials. However, it was not possible to attribute any improvements in dietary intake to cultural adaptation and/or tailoring per se, and the minimal reporting on the nature of adaptations limited our ability to determine whether the interventions used true co-creation to design content or were adapted from existing interventions. Findings from this review outline opportunities for personalised nutrition interventions to use co-creation practices to design, deliver and implement interventions in collaboration with Indigenous and ethnic minority groups.
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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 | 0,013 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».