Produce Prescriptions for At-Risk Pediatric Populations in the United States: A Systematic Review of Observational Studies and Analysis of Effect Size
Notice bibliographique
Résumé
This study examined the efficacy of pediatric Produce Prescription Programs (PPP) on food security status, dietary intake, and health outcomes among children, and aimed to determine the optimal prescription dosage and exposure duration required to promote beneficial outcomes. A systematic review of studies published within the past 10 years, reporting on discrete food security status, dietary quality, and health outcomes among children was conducted. Studies not reporting child-specific data or not published in the English language were excluded. Three databases were searched (PubMed, CINAHL Complete, and EBSCO), data was narratively compiled, and the Newcastle-Ottawa Quality Assessment was employed to assess risk of bias. Prescription monetary amounts (dosages) were standardized, facilitating comparison between programs and outcomes. Nine studies (n = 3808 at-risk children) conducted at 52 sites were retrieved. Program protocols varied. Participation improved food security and fruit/vegetable intake; some beneficial changes were similar regardless of produce dosage and exposure. Data suggest conjecturally that a minimum dosage of $70/month adjusted for locality, cost-of-living and implementation year and exposure of ≥6 months might promote achievement of FV recommended guidelines. The value of educational components emerged in the studies. The findings of this study are limited by the high risk of bias embedded in the included interventions, as well as high heterogeneity amongst the programs. More research on program designs, the impact of PPPs on health outcomes, and cost-benefit analyses are warranted. Rigorous study designs are needed to assess the health impacts and long-term efficacy of pediatric PPPs.
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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 | 0,033 | 0,130 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».