Nutrition Interventions to Improve the Military Nutrition Environment Positively Impact Service Members
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: This systematic review examines dietary interventions in the military nutrition environment (MNE) to support the health and performance of service members (SM). METHODS: Articles that implemented a dietary intervention for active duty SMs on military installations were included in this analysis (from 2010 to 2013). Of the 723 articles yielded in screening through Covidence, 6 studies qualified to be included in this review. RESULTS: Study interventions were grouped into color coding, food choice architecture, and menu modifications. All studies indicated increased nutrient intake. One study reported enhanced diet quality using the Healthy Eating Index. Two studies received positive customer feedback, and all selected studies demonstrated positive behavior modification among SM. DISCUSSION: All studies demonstrated improvement in diet-related outcomes, and behavior modification. Many barriers exist within MNE that need to be addressed to make meaningful changes. The heterogeneity in study designs and interventions poses challenges in reaching definitive conclusions. IMPLICATIONS FOR RESEARCH AND PRACTICE: These results highlight the need for a more extensive examination of the military food environment across all venue types. Replication of standardized nutrition practices throughout the diverse military landscape can further impact the health, readiness, and performance of SM.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».