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intervention
文章数:8篇
全谷物
儿童减肥,推荐全谷物
① GReat-Child™试验将全谷物作为儿童肥胖症的治疗策略。② 在吉隆坡学校筛选到63位符合标准的肥胖儿童,分为干预组和对照组进行干预;干预组进行3小时的营养教育课程,并在12周内连续食用添加了全谷物的食品。③ 在实验开始时、3个月和9个月时,分别测定受试者的与年龄相关的BMI(BMZ)、体脂率和腰围。④ 结果显示,受试者的BAZ、体脂率和腰围在干预后对比控制组明显降低;表明全谷物对儿童肥胖的治疗有积极影响。
全谷物
儿童
肥胖
Malaysia
childhood obesity
外卖
英国:让外卖更健康存在挑战
① 许多外卖店、酒吧和餐馆所能买到的食物是不健康的,但其消费却在不断增加。② 研究采用一对一的半结构化定性访谈来探讨专业人士的意见和经验,为外卖店提供更健康的食物选择。③ 参与者强调,外卖是特别具有挑战性、有价值的干预目标;需要考虑到经营环境中首要目的是利润。④ 可以通过吸引供应商、拉动消费需求和严谨的、循证的发展和评价外卖来实现食物干预。
外卖
公共卫生
政策
经济
Diet
饮食干预
欧洲:膳食营养摄入现状存在性别差异
① 本研究针对开展营养和活动干预方案之前的学龄前儿童,调查其营养摄入的情况, 探讨儿童营养素摄入量的性别差异及学龄前儿童营养素摄入量是否存在国家间的差异。② 记录了122名4-6岁儿童七天内食物重量来估计营养摄入量,运用程序计算营养素摄入量,统计分析采用IBM SPSS统计计算机程序。③ 研究表明,性别是学龄前儿童营养摄入的重要因素。④ 饮食影响营养,学龄前儿童需要制定共同的营养策略提高幼儿营养,以减少未来饮食相关疾病的负担。
饮食干预
营养摄入
学龄前儿童
Diet
energy
含糖饮料
手机授课帮助胖妈妈学习儿童营养
① 很少有针对含糖饮料和母亲体重制定儿童肥胖预防策略的研究;本文评估智能手机授课的干预效果。② 选取每天至少摄入12盎司的含糖饮料(SSB)或果汁且育有3-5岁儿童的超重或肥胖母亲,随机分配到智能妈妈组或对照组,记录饮料、高热量食物的摄入和体重。③ 6个月后用智能手机学习讨论的智能组妈妈体重减少2.4kg,而对照组只有0.9kg(p < .01)。④ 智能组妈妈的孩子SSB或果汁摄入的下降幅度更大(p < .01)。
含糖饮料
移动手机
儿童营养
营养教育
intervention
学龄前儿童
学龄前儿童减肥需要什么家庭干预措施?
① 通过随机对照试验来确定家庭环境和生活方式对学龄前儿童肥胖的干预情况。② 研究对对个人情况(饮食、活动)、人际关系(家庭用餐的频率)、家庭环境(家庭娱乐环境)和家庭成员身高和体重进行研究。③ 实验组家庭减少盐、脂肪零食的供应来改善膳食和饮食相关行为,促进了与食物相关的儿童肥胖预防。④ 实验组的父母通过运动,减少看电视的时长,改善家庭进餐行为;与对照组相比,儿童肥胖预防行为和自我认知能力的小幅度提高。
学龄前儿童
肥胖
家庭干预
Healthy
Home environment
糖尿病
挑食的年轻糖尿病患者,营养干预可以改善其膳食质量吗?
① 对于青少年1型糖尿病患者中挑食和非挑食者,针对膳食质量的改善情况,评估营养干预效果。② 通过动机访谈、激励措施和测定三天内全植物性食物密度、健康饮食指数和饮食品种进行随机临床试验。③ 起始时挑食者的饮食质量低于非挑食者。④ 营养干预不影响食物偏好,但显著改善挑食者的膳食质量;对于不挑食者,影响不大。⑤ 研究表明,营养干预可以在不改变挑食者饮食偏好的情况下,改善其膳食质量。
糖尿病
挑食
儿童
膳食质量
diet quality
营养干预
家长怎么看待和解决孩子多吃蔬菜的问题
① Crunch&Sip是澳大利亚的一项基于学校的举措,旨在增加小学生对水果、蔬菜和水的摄入;本研究的目的是调查家长对Crunch&Sip修改方案的反应。② 研究通过329位家长的调查发现,80%的家长支持修正方案,认为可以提高儿童的蔬菜摄入量,改观儿童对蔬菜的看法。③ 儿童对摄入蔬菜的态度和饮食习惯的改善更多来自学校的指导和影响。④ 如何保持食物多样且新鲜、如何保障充裕的准备时间,是家长需要克服的主要障碍;需要学校给予一定的指导。
营养干预
蔬菜
儿童
家长
Children
移动医疗
【营养前沿】手机APP可以帮助减肥和控制血糖吗?
① 移动医疗(mHealth)可以帮助进行慢性病的健康管理,主要方式包括手机短信、可穿戴监测设备和智能手机的应用程序。② 本文系统综述移动医疗对于糖尿病和肥胖的干预结果。③ 主要结局包括体重减轻,维持或降低血糖水平(糖化血红蛋白值下降);次要结局包括病人行为改变和对干预计划的看法等。④ 超过50%研究表明干预措施产生积极影响。⑤ 基于当前大多数研究的自身局限性,未来需要更大样本、更长时间干预和更长随访期的研究。
移动医疗
糖尿病
减肥
mHealth
intervention