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Enregistrement W4409318308 · doi:10.1186/s12937-025-01119-3

Neighbourhood out-of-home food environment, menu healthiness, and their associations with meal purchasing and diet quality: a multiverse analysis

2025· article· en· W4409318308 sur OpenAlexafffund
Yuru Huang, Thomas Burgoine, Christine M. White, Matthew Keeble, Tom Bishop, David Hammond, Jean Adams

Notice bibliographique

RevueNutrition Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueConsumer Attitudes and Food Labeling
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchGates Cambridge TrustMedical Research CouncilNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésNeighbourhood (mathematics)Environmental healthMealPurchasingMedicineMeal preparationPsychological interventionQuality (philosophy)Sample (material)GerontologyMarketingFood scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Governments worldwide have implemented various interventions to improve the healthiness of food offered by out-of-home outlets. However, there is limited evidence on whether healthier menus would influence individual dietary behaviours and quality. In this cross-sectional study, we investigated associations between different measures of the neighbourhood out-of-home food environment, incorporating menu healthiness, and out-of-home meal purchasing and diet quality. METHODS: We used a sample of 3,481 adults in Great Britain (GB) with valid home postcodes from the 2021 International Food Policy Study. We linked this sample to a national database of food outlet geographical locations to characterise individuals' exposure to the out-of-home food environment. The exposure metrics included menu healthiness scores, availability, proximity, and relative composition of out-of-home food outlets in various neighbourhood buffers around the home (i.e., 500 - 1600 m). Outcomes considered were out-of-home meal consumption and overall diet quality. Using multiverse analyses, where multiple reasonable analytical choices can be tested, we investigated the associations between different exposure measures and these outcomes. RESULTS: GB adults had access to an average of 97 (95% CI 91, 104) out-of-home food outlets within 1600 m of their homes. The number of both healthier and less healthy out-of-home food outlets was positively associated with the number of meals purchased out-of-home across all neighbourhood buffers, e.g., every 10 additional less healthy out-of-home food outlets within 500 m of the home corresponded to a 6% (95% CI = 2, 11) increase in the frequency of out-of-home meal purchases in the previous week. Proximity, relative composition, and menu healthiness of neighbourhood out-of-home outlets were not associated with out-of-home meal purchase frequency after adjusting for multiple comparisons. There were no consistent associations between out-of-home food environment exposures and diet quality. CONCLUSION: The only aspect of the neighbourhood out-of-home food environment associated with out-of-home meal purchase frequency was the number of out-of-home food outlets. Menu healthiness of out-of-home food outlets was not associated with how often people purchased out-of-home meals or overall diet quality. Interventions focusing on mitigating the proliferation of out-of-home food outlets may be more effective in changing individual dietary behaviour than those focusing on food served.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,335

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,270 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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