肥満リスクを減らすためのオンライン食品小売生態系における健康選択を作り出すための低所得成人のためのデジタル食品と栄養リテラシーモデル開発のためのリテラシー文献の系統的レビュー【JST・京大機械翻訳】

Consavage Stanley Katherine; Harrigan Paige B.; Serrano Elena L.; Serrano Elena L.; Kraak Vivica I.

文献

J-GLOBAL ID：202202249872069127 整理番号：22A0951796

肥満リスクを減らすためのオンライン食品小売生態系における健康選択を作り出すための低所得成人のためのデジタル食品と栄養リテラシーモデル開発のためのリテラシー文献の系統的レビュー【JST・京大機械翻訳】

A systematic scoping review of the literacy literature to develop a digital food and nutrition literacy model for low-income adults to make healthy choices in the online food retail ecosystem to reduce obesity risk

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資料名：
巻： 23 号： 4 ページ： e13414 発行年： 2022年
JST資料番号： W2704A ISSN： 1467-7881 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：文献レビュー発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

低所得の成人は,貧困,食物不安,肥満,食事関連非伝染性疾患(NCD)により,不均衡に影響を受ける。2020年~2021年に,コロナウイルス病2019(COVID-19)パンデミックは,米国農務省(USDA)は,47州でオンラインで購入する適格な参加者を可能にするため,補足栄養支援プログラム(SNAP)オンライン購入パイロットプログラムを拡大した。この拡張は,健康な食事選択をオンラインに行うためのデジタルリテラシースキルを持つSNAP成人の必要性を強調する。現在,ディジタルリテラシーモデルは,USDA栄養支援政策とSNAPのようなプログラムをガイドするためには存在しなかった。食品,栄養,健康,メディア,財政,およびディジタルリテラシーモデルを同定するために,学術および灰色文献の系統的スコーピングレビューを行った。検索は,40のリテラシーモデルおよびフレームワークを5つのリテラシーレベル(すなわち,機能的,対話型,コミュニケーション的,クリティカルおよび翻訳)および交差切断ディジタルリテラシー成分を有する多次元ディジタル食品および栄養リテラシー(MDFNL)モデルを開発するために分析した。栄養支援政策とプログラム内のMDFNLモデルの利用は,肥満とNCDリスクを低減するための認知的,行動的,食品安全保障,および健康結果を改善し,公平性,幸福,ディジタル包含,および健康コミュニティをサポートする。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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食品一般 , 栄養調査

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