Behavioural and cognitive changes in young adults towards food and nutrition after exposure to digital food communication: a mixed-methods systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Young adults (18–25) face significant risk for weight gain and transitioning to a higher body mass index category when compared to other adult groups. As active internet users, they encounter food-related content across digital platforms, yet little is known about their behavioural and cognitive responses to this compound exposure. Methods This pre-registered mixed-methods systematic review features primary studies about participants aged 18 to 25 exposed to digital food communication and assessed for behavioural or cognitive responses towards food and nutrition. We evaluate consumption and food purchase as behavioural responses; intentions to consume and/or purchase, and attitudes towards food and nutrition as cognitive responses. We searched PubMed, PsycINFO, Global Index Medicus, and Business Source Ultimate for studies published from database inception to August 1, 2024. Quality appraisals were conducted using a modified version of the Newcastle-Ottawa Quality Assessment Form, the ROB1 Tool for randomised trials, the JBI Quasi-Experiment Checklist for quasi-experiments and the Critical Appraisal Skills Programme (CASP) checklist for qualitative studies. We used a three-pronged method for analysis. Meta-analyses combined findings from randomised trials for behavioural and cognitive responses, while observational studies were summarised narratively. The thematic synthesis approach informed our qualitative synthesis of young adults’ narratives of their responses after exposure to digital food communication. Finally, a cross-study matrix synthesised analytical qualitative themes and quantitative findings. Results Of the 6132 studies identified, 45 are included in the systematic review, representing 8,914 young adults in 16 countries. Meta-analyses on behavioural and cognitive responses demonstrate statistical significance with effect sizes of 0.34 (95% CI: 0.18-0.50) and 0.19 (95% CI: 0.10-0.28), respectively. Observational studies confirmed the findings of the meta-analyses. Difficulty deciphering what represents good nutrition, critical distinctions when engaging with content viewed as helpful versus misleading and balancing intentions versus actual behaviours were barriers to the effectiveness of digital food communication. Using a cross-study synthesis matrix, we developed ten recommendations to improve digital dietary interventions and their assessed implementation by experimental studies in the review. Conclusions Our results illustrate the need to approach digital food communication as a digital determinant of dietary health for young adults, shaping behaviours and cognition.
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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 | 0,022 | 0,081 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».