MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4413439761 · doi:10.1016/j.jneb.2025.07.003

Feasibility of an Online Grocery Intervention Pilot to Improve Fruit and Vegetable Purchase and Food Security Among Adults With Children Eligible for SNAP

2025· article· en· W4413439761 sur OpenAlexfundvenueno aff
Angela Trude, Zoya Rehman, Stefani Wiloejo, K. McLean, Laura Catalina Velasco Daza, Pasquale E. Rummo

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition Education and Behavior · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueFood Security and Health in Diverse Populations
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYork UniversityNational Heart, Lung, and Blood InstituteNew York University
Mots-clésSupplemental Nutrition Assistance ProgramGrocery shoppingIntervention (counseling)Food securityGrocery storeEnvironmental healthBusinessFood insecurityAdvertisingPsychologyMedicineGeographyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To determine the feasibility of an online grocery pilot aimed at supporting healthy food purchases for caregivers of individuals with low income. METHODS: A pretest-posttest pilot study was conducted among 59 primary household food shopper caregivers living ≤ 130% of the poverty line. The 8-week randomized pilot had 4 groups: (1) free delivery-only, (2) trust-targeting SMS, (3) matching credit for online healthy purchases, and (4) grocery list recommendations. The groups received the program concomitantly from October to December, 2022. Feasibility was assessed through the setup of an online grocery account and receipt of the intervention materials via text. Acceptability was assessed via postintervention interviews and participants' ratings of the intervention. RESULTS: Feasibility was medium-high: 47% created an online grocery account, 61% watched the program tutorial. Acceptability was high: 90% found the tutorial helpful, all received text messages, 82% deemed them useful. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: The promising feasibility and acceptability suggest a potential for a fully powered trial behavioral intervention to support online healthy food shopping.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,084
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,363 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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'admission2
Résumé présentnon

Explorer davantage

Même revueJournal of Nutrition Education and Behavior→Même sujetFood Security and Health in Diverse Populations→Travaux en français237 207→