Cultural Adaptations Addressing Diversity and Health Access in the Mediterranean Diet: A Realist Synthesis
Notice bibliographique
Résumé
Background: The Mediterranean diet (MD) has been studied for its benefits, including metabolic risk factors, since the 1950s. In recent years, debates around barriers to access within cultural and environmental fields have arisen within non-Eurocentric cultural backgrounds. Using data related to health benefits derived from dietary components, this review will produce a map of MD modifications to match various cultures. Methods: Foods and constituents of the MD were compared and analyzed to assess benefits for both healthy and metabolic disease states using both empirical and theoretical approaches. Databases (PubMed and Cochrane) were searched using terms for cultural diets and metabolic disease outcomes associated with the MD (e.g., HbA1C, cholesterol, waist circumference, weight, AST and ALT). One multicultural diet database was chosen to identify culturally specific foods that match components of the MD to each cultural affinity. Results: Cultural alternatives to foods and components of the MD exist. However, there is modest research on the specific health effects of most culturally adapted diets. Conclusion: While some evidence gaps exist, it is feasible to translate most components of the MD to diets suitable for various cultural affinities. Future research is needed to examine the overall effects of these diets based on MD macronutrient presentation and the barriers associated with cultural–religious dietary practices and access to foods. Healthcare practitioners may benefit from this as a resource and to facilitate inclusivity and cultural competency for a broader range of dietary behaviours.
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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 | 0,011 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,005 | 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 ».