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Enregistrement W4381733471 · doi:10.21203/rs.3.rs-3084278/v1

A 52-week fresh food prescribing program reduces food insecurity and improves fruit and vegetable consumption in Ontario, Canada

2023· preprint· en· W4381733471 sur OpenAlexafffundabout
Matthew Little, Warren Dodd, Ashmita Grewal, Eleah Stringer, Abby Richter

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMitacs
Mots-clésEnvironmental healthMedicineFood securityFood insecurityConsumption (sociology)Context (archaeology)Medical prescriptionMicronutrientGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,002
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,408
Tête enseignante GPT0,489
Écart entre enseignants0,081 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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