The Extent, Range, and Nature of Quantitative Nutrition Research Engaging with Intersectional Inequalities: A Systematic Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Addressing malnutrition for all requires understanding inequalities in nutrition outcomes and how they intersect. Intersectionality is increasingly used as a theoretical tool for understanding how social characteristics intersect to shape inequalities in health outcomes. However, little is known about the extent, range, and nature of quantitative nutrition research engaging with intersectional inequalities. This systematic scoping review aimed to address this gap. Between 15 May 2021 and 15 May 2022, we searched 8 databases. Studies eligible for inclusion used any quantitative research methodology and aimed to investigate how social characteristics intersect to influence nutrition outcomes. In total, 55 studies were included, with 85% published since 2015. Studies spanned populations in 14 countries but were concentrated in the United States (n = 35) and India (n = 7), with just 1 in a low-income country (Mozambique). Race or ethnicity and gender were most commonly intersected (n = 20), and body mass index and overweight and/or obesity were the most common outcomes. No studies investigated indicators of infant and young child feeding or micronutrient status. Study designs were mostly cross-sectional (80%); no mixed-method or interventional research was identified. Regression with interaction terms was the most prevalent method (n = 26); 2 of 15 studies using nonlinear models took extra steps to assess interaction on the additive scale, as recommended for understanding intersectionality and assessing public health impacts. Nine studies investigated mechanisms that may explain why intersectional inequalities in nutrition outcomes exist, but intervention-relevant interpretations were mostly limited. We conclude that quantitative nutrition research engaging with intersectionality is gaining traction but is mostly limited to the United States and India. Future research must consider the intersectionality of a wider spectrum of public health nutrition challenges across diverse settings and use more robust and mixed-method research to identify specific interventions for addressing intersectional inequalities in nutrition outcomes. Data systems in nutrition must improve to facilitate this. This review was registered in PROSPERO as CRD42021253339.
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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 | 0,009 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| 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 ».