Food is Medicine National Summit: Transforming Health Care
Notice bibliographique
Résumé
Food is Medicine (FIM) interventions reflect the critical links between food security, nutrition security, health, and health equity, integrated into health care delivery. They comprise programs that provide nutritionally tailored food, free of charge or at a discount, to support disease management, disease prevention, or optimal health, linked to the health care system as part of a patient's treatment plan. Such programs often prioritize health equity. On 26-27 April, 2023, Tufts University's Gerald J. and Dorothy R. Friedman School of Nutrition Science and Policy and Food & Nutrition Innovation Institute held a 2-day National Food is Medicine Summit with leaders, practitioners, and individuals with diverse lived experiences in health care, research, government, advocacy, philanthropy, and the private sector to identify challenges and opportunities to sustainably incorporate FIM services into the health care system and at scale. This report of a meeting describes key themes of the Summit, based on presentations and discussions on momentum around FIM, incorporating FIM in health care, tradeoffs and unintended consequences of various FIM models, scaling of programs, financing and payment mechanisms, educating and engaging the health care workforce, and federal and state government actions and opportunities on FIM. Speakers highlighted examples of recent public and private sector actions on FIM and innovative cross-sector partnerships, including state Medicaid waivers, academic and philanthropic research initiatives, health care system screenings and interventions, and collaborations including community-based organizations and/or entities outside of the food and health care sectors. Challenges and opportunities to broader implementation and scaling of FIM programs identified include incorporating FIM into health care business models, educating the health care workforce, and sustainably scaling FIM programs while leveraging the local connections of community-based organizations. This meeting report highlights recent advances, best practices, challenges, and opportunities discussed at the National Summit to inform future actions on FIM.
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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 | 0,029 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,013 | 0,008 |
| Communication savante | 0,012 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,025 |
| Intégrité de la recherche | 0,017 | 0,023 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,028 | 0,006 |
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 ».