Assessing the Effect of a Food Voucher on the Dietary Intake of Patients with Diabetes Using the Canadian Diet History Questionnaire III: A Randomized Control Trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/OBJECTIVES: The high cost of healthy foods makes it difficult for people with a low income to manage diabetes. This study examined the effects of a monthly grocery voucher on the dietary intake, assessed through the Canadian Diet History Questionnaire III, of diabetes patients facing food or financial insecurity. We also assessed the impact on levels of hemoglobin A1c, beta-carotene, and ascorbic acid. METHODS: Participants were randomly selected from a larger clinical trial and completed the survey at 6-month follow-up. RESULTS: Voucher recipients consumed more whole fruit (mean difference in daily servings, MD 0.8; 95% CI [0.1, 1.6]) and fewer refined grains (MD -1.0; 95% CI [-1.9, -0.1]). For other food groups, the confidence intervals for the difference included null effect. Mean HEFI-2019 score was 51.7 out of 80, with voucher recipients averaging 52.4 vs. 51.0 for controls (MD 1.4; 95% CI [-3.6, 6.1]). The voucher group showed a slight HbA1c decrease (MD -0.4; 95% CI [-1.4, 0.5]). CONCLUSIONS: A voucher providing access to healthy foods for people with diabetes or prediabetes slightly increased intake of fruits and decreased intake of refined grains. Larger interventional studies are needed to determine the effects of vouchers on dietary intake among this population.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».