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Enregistrement W4399370613 · doi:10.1016/s2542-5196(24)00064-0

Investigating intervention components and their effectiveness in promoting environmentally sustainable diets: a systematic review

2024· review· en· W4399370613 sur OpenAlexaboutno aff
Noor M Wadi, Kenza Cheikh, Yan Wah Keung, Rosemary Green

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Planetary Health · 2024
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAgriculture Sustainability and Environmental Impact
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésIntervention (counseling)Systematic reviewEnvironmentally friendlyBusinessMedicinePolitical scienceMEDLINEBiologyEcologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Global food systems contribute 30% of global greenhouse gas emissions, threatening the global temperature targets of the Paris Agreement. Diets in high-income countries exceed the recommendations for animal-based foods, whereas consumption of fruits and vegetables is below recommendations. Shifting to a more plant-based diet can reduce up to 30% of greenhouse gas emissions from diet and also reduce risk of chronic disease. Interventions addressing sustainable dietary behaviour, defined by a shift in dietary patterns and food-waste practices, could therefore improve population and planetary health, but knowledge of the interventions that are likely to be most effective in changing sustainable dietary behaviour is so far limited. This systematic review aimed to investigate, classify, and assess the effectiveness of interventions that promote environmentally sustainable diets in high-income countries. We searched MEDLINE, Embase, PsycINFO, and Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature for randomised controlled trials and quasi-experimental trials published from inception until June 16, 2022, evaluating the effectiveness of any intervention promoting environmentally sustainable dietary behaviour. Studies were eligible for inclusion if they included adults and children from high-income countries (as defined by the World Bank classification) and used individual-level behaviour change interventions. Online choice experiments and studies reporting results on only change in fruit and vegetable consumption were excluded. Interventions were classified using the nine intervention functions of the behaviour change wheel. Data were extracted on number of participants, intervention characteristics, diet change (eg, meat consumption and fruit and vegetable intake), food waste, greenhouse gas emissions, and health outcomes. 13 studies were identified and included in the systematic review. Articles were from six different countries (ie, Canada, the USA, Germany, the UK, the Netherlands, Italy). Six of the nine intervention functions of the behaviour change wheel were used. Interventions using education had the most robust evidence base, whereas interventions using persuasion had the strongest effect on reducing meat consumption. Overall, interventions using education in combination with other factors were most successful. Five studies had high risk of bias, five had some concerns of bias, and three had low risk of bias. This systematic review provides insight into the effectiveness of behavioural interventions to meet health and climate change goals through promotion of environmentally sustainable diets. Evidence supports the use of multicomponent interventions through education, persuasion, and environmental restructuring to provide opportunity for change. Little high-quality research was available, and more robustly designed intervention studies are needed to inform future guidelines and policies.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,304
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations33
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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