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Enregistrement W4411918673 · doi:10.1186/s12875-025-02907-w

Evaluating a 52-week fresh food prescribing program in Ontario, Canada: A mixed-methods study on food insecurity, fruit and vegetable intake, and health

2025· article· en· W4411918673 sur OpenAlexafffundabout
Laura Jane Brubacher, Matthew Little, Ashmita Grewal, Eleah Stringer, Abby Richter, Warren Dodd

Notice bibliographique

RevueBMC Primary Care · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of VictoriaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesMAZON CanadaMichael Smith Health Research BCJ.W. McConnell Family Foundation
Mots-clésFood insecurityEnvironmental healthFood securityMedicineGeographyAgriculture

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Food insecurity is linked with suboptimal diet and comprises an important risk factor for nutrition-related chronic diseases. Fresh food prescription programs are designed to improve access to healthy foods, but there is limited evidence on the impacts of such programs in the Canadian context. The objective of this mixed methods study was to assess changes in food security, fruit and vegetable intake, and health among adult participants of a fresh food prescribing program in Guelph, Ontario, Canada. METHODS: A total of 57 adult participants who were experiencing food insecurity and had ≥ 1 cardio-metabolic condition or micronutrient deficiency received fresh food prescriptions from their healthcare practitioner, which included a nutrition and cooking information package and weekly vouchers ($10 per person in household) for an online produce market for 52 consecutive weeks. Pre-, mid-, and post-intervention surveys, blood pressure measurements, and clinical bloodwork were collected to assess food security, fruit and vegetable intake, self-reported health, and blood biomarkers of cardio-metabolic and nutritional health. We used a single-arm repeated-measures evaluation and paired t-tests and Fisher's exact tests to assess changes. Linear regression models were used to assess factors associated with change in fruit and vegetable intake. Semi-structured interviews were conducted with participants to expand on survey findings. Qualitative data were analyzed thematically using an inductive constant comparative approach. RESULTS: Forty-nine participants completed post-intervention data collection. The proportion of participants experiencing severe food insecurity decreased after the intervention from 38.1% to 23.8%. Intake of fruit, orange vegetables, and 'other' vegetables increased during the intervention (p < 0.05). Mean triglyceride, fasting insulin, and ascorbic acid levels improved (p < 0.05). More severe food insecurity and lower fruit and vegetable intake at baseline, as well as more frequent interaction with healthcare providers, were associated with a greater increase in fruit and vegetable intake from pre- to post-intervention (p < 0.05). In interviews, participants reported that the program increased access to fresh fruits and vegetables, improved mental and physical health, provided social connections, and reduced financial stress. CONCLUSIONS: Fresh food prescription programs may improve food security and increase fruit and vegetable intake, but further research is needed to determine their long-term health impacts.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
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 enseignants0,118
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,264
Tête enseignante GPT0,486
Écart entre enseignants0,223 · 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.

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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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