Sugar-sweetened beverages and water intake among Indigenous youth in the United States and Canada: a scoping review of interventions
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of the scoping review were to: (1) conduct a systematic search for published literature focused on American Indian/Alaskan Native/Indigenous (AI/AN/I) youth, (2) identify current interventions that are focused on reducing sugar-sweetened beverages (SSB) or increased water intake (3) draw an understanding of who is leading these programmes, and (4) identify the lenses being used in developing and implementing the interventions. High consumption of sugar-sweetened beverages (SSBs) among youth is associated with numerous health problems, such as obesity, tooth decay, type 2 diabetes, and heart disease. Unless addressed early, many of these problems extend into, and/or present with additional complications in, adulthood. A comprehensive search was conducted across 5 electronic databases for peer-reviewed articles published until 20 March 2024. Additionally, manual searches were performed in 10 AI/AN/I-focused health journals. Data extraction was performed by 4 reviewers. Data management and analysis were performed using DistillerSR Inc. software, with screening and extraction conducted at all stages. Discrepancies were resolved by consensus among reviewers. The protocol for this scoping review was registered in the Open Science Framework (https://doi.org/10.17605/OSF.IO/MFZ8X). AI/AN/I youth, prenatal to 17 years of age, caregivers, and educators. The search yielded 13 studies that met the eligibility criteria. Interventions were predominantly implemented through school, community, and school-community approaches. Individuals with a range of skills and training levels delivered the interventions. Out of the 13 studies, only 2 studies in this scoping review comprise all 4 aspects of the cultural/spiritual, emotional, mental, and physical domains and characteristics of engaging Indigenous communities when conducting research. Interventions with AI/AN/I communities with strong community and Native Nation support have a greater chance of success regardless of community, home, or school settings. Importantly, AI/AN/I communities have distinct definitions of health, underscoring the importance of identifying these meanings and implementing them as appropriate within research designs.
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 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 | 0,031 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,025 | 0,031 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».