A 52-week fresh food prescribing program reduces food insecurity and improves fruit and vegetable consumption in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Food insecurity is linked with suboptimal diet and comprises an important risk factor for nutrition-related chronic diseases. Fruit and vegetable prescription programs are designed to improve access to healthy foods, but there is limited evidence on the impacts of such programs in the Canadian context. The objective of this study was to assess changes in food security, food consumption, and health among adult participants of a fresh food prescribing program in Guelph, Ontario, Canada. Methods: A total of 57 food insecure individuals with ≥ 1 cardio-metabolic condition or micronutrient deficiency received fresh food prescriptions from their healthcare practitioner and received weekly vouchers for an online produce market. We used a single-arm repeated-measures evaluation and paired t-tests to assess changes in food security, food intake, self-reported health, and blood biomarkers of cardio-metabolic, and nutritional health. Linear regression models were used to assess factors associated with change in fruit and vegetable consumption and voucher usage. Results: Food insecurity improved following the proportion of participants classified as severely food insecure fell from 47.4–24.5%. Consumption of fruit, dark green vegetables, orange vegetables, and other vegetables increased during the intervention (p < 0.05). Mean fasting insulin and ascorbic acid levels improved (p < 0.05). Worse food insecurity and lower fruit and vegetable consumption at baseline, as well as more frequent interaction with healthcare providers, were associated with a greater increase in fruit and vegetable consumption from pre- to post-intervention (p < 0.05). Conclusions: Fruit and vegetable prescription programs may improve food security and increase fruit and vegetable consumption, but further research is needed to determine their long-term health impacts.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,007 |
| 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 ».