Effect of educational interventions on nutritional knowledge of cancer prevention based on health belief model: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review aimed to assess the impact of educational interventions on nutritional knowledge for cancer prevention using the health belief model. Comprehensive searches were conducted in international electronic databases, including Scopus, PubMed, and Web of Science, from their inception until June 16, 2024. Keywords derived from Medical Subject Headings such as "Nutrition Knowledge", "Education", "Health Belief Model", and "Cancer" were utilized. The quality of randomized controlled trials (RCTs) and quasi-experimental studies was assessed using the Joanna Briggs Institute's (JBI) critical assessment checklist. A total of 611 participants were enrolled in five studies, with 78.39% female and 76.76% in the intervention group. The mean age of participants was 42.12 years (SD=6.47). Of the included studies, one was an RCT, while the remaining four were quasi-experimental. Three studies included a control group, and four studies incorporated a follow-up. Regarding the assessment tools used, four studies employed researcher-developed questionnaires, and one study utilized the nutrition-related cancer prevention knowledge, attitude, and practice (NUTCANKAP) questionnaire for evaluating nutritional knowledge. The mean follow-up period was approximately 14 weeks, and the average duration of the intervention was 54 minutes. Across all studies, the interventions effectively increased nutritional knowledge of cancer prevention based on the health belief model. The findings indicated that education based on the health belief model effectively increased nutritional knowledge of cancer prevention. Health professionals like nurses can use this model to enhance nutritional knowledge. It is recommended that health managers and policymakers create environments that enable health professionals to employ educational strategies based on the health belief model, thereby improving nutritional knowledge.
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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 | 0,025 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».