A Realist Scoping Review of Community Nutrition Interventions in the UK: Implications for the ‘Nutrition Skills for Life’ Programme
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Nutrition Skills for Life (NSFL) provides training and support for communities and organisations to implement Community Nutrition Interventions (CNIs) that meet identified needs. To inform future NSFL evaluation, this scoping review, using a realist approach sought to determine the underpinning initial programme theory (IPT) for how CNIs support socioeconomically disadvantaged (SED) communities to access a healthy diet, as detailed in the protocol doi.org/10.17605/OSF.IO/D56FK.OSF.IO/D56FK. METHODOLOGY: Reporting standards for realist syntheses (RAMESES) and scoping reviews (PRISMA-ScR) were used. Four electronic databases and grey literature were searched. Of the 1920 documents identified, 45 were included in the analysis. Data relating to Context, Mechanism and Outcomes were extracted and presented as C-M-O configurations (CMOCs). Documents were assessed for relevance to the research question and usefulness in terms of their contribution towards the IPT. RESULTS: The IPT, underpinned by the Ottawa Charter for Health Promotion, comprises 17 consolidated CMOCs. These are narratively discussed as follows: understanding community needs; consistent nutrition messages; knowledgeable, skilled, confident practitioners/facilitators and practising new skills. CONCLUSIONS: Realist research and analysis of CMOCs provided a deeper understanding of how CNIs can be implemented to support SED communities in accessing a healthy diet. Interventions 'worked' when they acknowledged and addressed identified barriers to healthy eating, provided reliable, trusted, easy-to-understand nutrition messages, were delivered by confident, knowledgeable practitioners, and facilitated strategies such as meal preparation. Further realist evaluation to refine the IPT could inform the evaluation of other complex public health interventions.
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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 | 0,134 | 0,338 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,030 | 0,030 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».