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学校食堂是公共卫生营养干预的一个关键场所。最近网络订餐系统的普及为支持从学校购买健康食品提供了一个独特的机会。在这些常规使用的系统中嵌入基于证据的选择架构策略提供了同时影响许多用户购买决策的机会,并值得进行调查。
本研究旨在评估通过网络学校食堂午餐订购系统实施的多策略行为干预在降低小学生网络午餐订购的能量、饱和脂肪、糖和钠含量方面的有效性。
该研究采用了平行组、队列、聚类随机对照试验设计,研究对象为来自17所澳大利亚小学的2207名学生。采用基于网络的食堂午餐订购系统的学校被随机分配接受多策略行为干预,其中包括嵌入在网络系统中的选择架构策略(n=9所学校)或仅采用标准的网络订购系统(n=8所对照学校)。在基线(2018年第2学期)和12个月后(2019年第2学期)自动收集的学生购买数据用于评估试验结果。主要试验结果包括学生午餐订单的平均能量(kJ)、饱和脂肪(g)、糖(g)和钠(mg)含量。次要结果包括所有基于网络的午餐订单的比例被分类为
从基线到随访,干预午餐订单的能量含量显著降低(−69.4 kJ, 95% CI−119.6 ~−19.1;
鉴于在能量和饱和脂肪含量、可接受性和广泛影响方面有统计上的微小显著改善的证据,这一干预有可能在人群水平上影响饮食选择,当大规模实施时,有必要进一步研究以确定其影响。
澳大利亚和新西兰临床试验登记处(ANZCTR) ACTRN12618000855224;https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=375075。
rr2 - 10.1136 / bmjopen - 2019 - 030538
饮食风险因素是导致疾病的主要原因[
网络技术的兴起提供了一个独特的机会,可以利用基于需求或以消费者为中心的方法,向消费者提供更广泛的支持,鼓励在学校购买健康的食堂。特别是选择架构策略[
我们之前评估了一个通过澳大利亚学校现有的、常规使用的基于网络的食堂点菜系统进行的选择架构干预。在10所新南威尔士州公立小学进行的试点研究确定,选择架构策略可以成功嵌入基于网络的食堂点餐系统[
本研究旨在扩大试点的影响,在政策改变的背景下,与来自其他部门的学校(即天主教和独立学校)进行更长时间(约12个月)的额外战略测试,以确定这种新方法在改善公共卫生营养方面的更广泛效用。本试验旨在评估嵌入现有网络食堂订餐系统的多策略行为干预在降低小学生网络午餐订餐中能量、饱和脂肪、糖和钠含量方面的有效性。
本研究采用了平行组、队列、聚类随机对照试验(RCT)设计,并根据聚类RCT的CONSORT(报告试验综合标准)扩展版进行报道。该试验已前瞻性注册(ACTRN12618000855224),并获得了纽卡斯尔大学人类研究伦理委员会(H-2017-0402)和天主教教育办公室悉尼、帕拉马塔、利斯莫尔、梅特兰-纽卡斯尔、巴瑟斯特、堪培拉-古尔本、瓦加瓦加、Wollongong和威尔卡尼-福布斯教区的批准。采用网络食堂点菜系统的学校(集群)被随机分配到干预组(接受嵌入在网络系统中的选择架构策略,外加审计和反馈)或对照组(只接受标准的网络食堂),因为不可能随机分配个体。已发表详细的方案[
通过邮件和电话联系了澳大利亚新南威尔士州的非政府(天主教和独立)小学。尽管最初计划将政府学校包括在内,但在获得伦理批准方面的长期拖延意味着这些学校被排除在外,因为干预暴露的时间框架太短,不值得纳入。尽管新南威尔士州健康学校食堂策略在公立学校是强制性的,但我们强烈鼓励所有学校采用这一策略[
招聘时间为2018年5月至9月(17周)。
学校:如果学校使用Flexischools基于网络的食堂服务,并且在招聘前至少使用了一个月,就有资格申请。Flexischools是澳大利亚最大的网络食堂服务提供商,服务于1200多所学校,每年处理超过1300万份午餐订单[
用户:从幼儿园到五年级的学生,在基线数据收集期间通过网络下单的午餐被纳入研究。
订单:所有在移动设备上下的新订单都包括在内(通常代表约70%的所有订单)。放置在桌面上的订单或无法确定订单模式的订单被排除在外,因为用户不会接触到任何干预策略。
学校
外部许可的学校食堂被排除在外,因为这些私营经营者通常为多所学校服务,增加了干预污染的风险。然而,有两家招募的食堂最初没有被认定为外部许可,因为它们不为样本内的任何其他学校服务。
由于新南威尔士州战略在不同年龄群体的应用不同,所以合并的小学和中学不符合资格,除非它们为中小学生提供单独的菜单。
用户:6年级、5年级和6年级的综合学生被排除在基线之外,因为他们将在随访期间升入中学。学校工作人员被排除在外。
命令:基线期和随访期将持续10周的学期。但是,由于软件更新,无法确定订单模式(移动vs桌面),因此基线期后2周的订单被排除在外。随访数据收集周期随后缩短至8周,以匹配基线。由于用户不会接触到干预策略,因此不包括干预期前的重复订单和特殊食品日的订单。根据拥有丰富食堂经验的研究营养师的一致意见,午餐订单的项目数量(例如,15项或更多)令人难以置信,但被排除在外。
通过修改Flexischools网络订购系统的界面,实现了针对网络系统用户的多策略行为干预。干预(
菜单标签:一种彩色符号
定位:菜单的项目和类别被安排得更健康
提示:在所有健康类别旁边都放置了吸引人的图片和简短的文字提示。当用户选择
反馈:在最终敲定并支付午餐订单之前,用户会看到一个饼图,上面有基于比例的定制反馈
激励:包含100%的订单
Click & Crunch干预的截图。
审核和反馈报告通过电子邮件发送给食堂经理和校长,根据新南威尔士州战略(即,
对照学校没有收到网上食堂菜单的更改,也没有收到审计或反馈报告。不过,新南威尔士州地方卫生区支持所有学校使用菜单检查服务,这是一项免费服务,根据新南威尔士州战略检查食堂菜单,并向学校提供反馈。
Flexischools系统自动收集的学生购买数据被用作评估的基础。所有学校的数据同时收集,为期8周,间隔12个月(2018年第2学期和2019年第2学期)。回顾性收集基线数据。
主要结果是平均午餐订单的能量(kg),饱和脂肪(g),糖(g)和钠(mg)含量。对于预先包装的食品,这是基于一名营养学家的盲法评估,使用了一系列的来源,其顺序如下:(1)一个数据库,包含2000多种常见的食堂产品,由食堂研究人员在过去5年开发
所有基于网络的午餐订单中
网上系统自动收集的采购数据被用来计算食堂每周的平均收入。
在随访期结束时,对食堂经理进行电话采访,以收集有关食堂运营的信息(例如,校长运营;家长和公民操作;或外部许可-私人经营),经理类型(例如,有偿或志愿经理),运营天数,以及每周通常的网络订单数量。
食堂菜单符合新南威尔士州战略的学校比例是在基线和随访时根据营养师菜单评估计算的。
的平均价格
在电话采访中,食堂经理被要求用李克特量表(
为了确定食堂经理改变菜单的潜在影响,研究人员还询问了他们在12个月的干预期间获得的额外支持。
学校特征来自一个全国性网站[
用户特征来自Flexischools系统内自动收集的数据。
在获得校长(集群)同意后,并在完成基线菜单评估后,独立统计学家使用Microsoft Excel按1:1的比例将学校随机分组为干预组或对照组,采用区块随机化,区块大小在2到4之间。采用地区社会经济指数(SEIFA)按学校部门(即独立学校和天主教学校)和基于学校邮编的社会经济地位进行随机分层[
在干预期间的每个学期,一名研究助理检查基于网络的菜单,以确保菜单标签被正确应用,并记录其他干预策略是否存在。一个例外是奖励策略,它被印在午餐标签上,无法通过查看基于网络的菜单来验证。在6所学校(包括3所干预学校)进行食堂巡查,以核实自动收集的采购数据与食堂接收和分发的订单是否相符。
招募26所学校和每所学校194名学生(考虑到86%的随访和70%的订单使用移动设备)将允许检测到组间差异195 kJ的平均午餐订单,假设班级内相关系数为0.05,80%的幂,显著性水平
采用了意向对待的方法,所有的学生订单和学校根据最初分配的组进行分析,包括所有有基线购买数据的学生的数据。为了适应多种结果,
每个主要试验结果采用单独的线性混合模型进行评估。在干预组和对照组之间,对学生在网络上点的所有午餐的营养含量(即能量、饱和脂肪、糖和钠)进行了长期的比较,包括分组与时间的互动固定效应。所有模型都包括对学校的随机拦截(以考虑潜在的学校水平聚类),对学生的嵌套随机拦截和随机时间效应(以考虑基线和随访之间和内部的重复测量),以及对学校部门和SEIFA的固定效应。
更健康的购买结果(即,
按方案分析,确定了能量含量(kJ)和比例的影响
使用SAS 9.3版本(SAS Institute)进行统计分析。
CONSORT图(
只有4个订单(占所有订单的0.01%)被排除在外,因为它们大得令人难以置信。参与学校和学生的特点在
试验报告综合标准;聚类随机对照试验的扩展)图。
17所参与学校的样本特征。
学校及食堂特色 | 干预(n = 9学校) | 控制(n = 8学校) | |
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独立的 | 4 (44) | 3 (38) |
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天主教 | 5 (56) | 5 (63) |
数量的入学率a、b意思是(SD) | 501 (208) | 386 (134) | |
土著或托雷斯海峡岛民学生一个(%),意味着(SD) | 6 (9.7) | 4 (3.5) | |
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有得天独厚的 | 3 (33) | 4 (50) |
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最有利的 | 6 (67) | 4 (50) |
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校长或学校接送 | 6 (86) | 6 (75) |
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父母和公民或父母和朋友跑e | 0 (0) | 1 (13) |
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简约的食品服务 | 1 (14) | 1 (13) |
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支付 | 7 (100) | 8 (100) |
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志愿者 | 0 (0) | 0 (0) |
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5 | 6 (86) | 5 (63) |
|
3 - 4 | 1 (14) | 2 (25) |
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1 - 2 | 0 (0) | 1 (13) |
每周网上午餐订单数量(每所学校)f意思是(SD) | 136 (80.3) | 98 (91.3) |
一个根据公开的学校统计数据(MySchool 2018)。
b不包括合并的学校(因为这一信息在MySchool网站上无法获得)。
c2016年地区社会经济指数数据,基于学校所在地的邮政编码,并进行二分(中位数分割)。
d在收集到后续数据后进行食堂经理调查的基础上,由7名干预型食堂经理和8名对照型食堂经理完成。
e家长和公民或家长和朋友(在天主教学校)经营的食堂是那些由家长和学校社区的公民和校长组成的管理机构或委员会管理的食堂。
f基于Flexischools采购数据。
2207名参与学生的样本特征。
用户的特点 | 干预(n = 1359) | 控制(n = 848) | |||
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Kindergarten-grade 2 | 677 (49.82) | 446 (52.59) | ||
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3 - 5年级 | 682 (50.18) | 402 (47.41) | ||
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高用户(平均每周≥1单)b | 463 (34.07) | 312 (36.79) | ||
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低用户(平均每周<1单) | 896 (65.93) | 536 (63.21) |
一个基于基线采购特征的使用频率。
b8周基线数据收集周期内订单≥8个。
线性混合模型分析表明,干预组组间随时间的差异为:−69.4 kJ能量(95% CI−119.6 ~−19.1;
干预组和对照组从基线到随访2207名学生参与者的主要和次要结果(线性混合模型分析)。
变量 | 基线,意味着(SD) | 后续,意味着(SD) | 干预和控制一个 | ||||||
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干预(N = 1359名儿童;N = 9726个订单;N = 23526件) | 控制(N = 848孩子;N = 6279个订单;N = 14124件) | 干预(N = 1108名儿童;N = 9434个订单;N = 22061件) | 控制(N = 691孩子;N = 6334个订单;N = 14087件) | 主要分析 | 按方案分析 | |||
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|
分组-时间差异效应(95% CI) |
|
分组-时间差异效应(95% CI) |
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能量(kJ)b | 1634.4 |
1632.1 |
1623.3 |
1685.6 |
−69.4 |
. |
−89.4 |
|
|
饱和脂肪(g)b | 5.2 |
4.6 |
4.7 |
4.9 |
−0.6 |
|
−0.7 |
|
|
糖(g)b | 12.9 |
15.8 |
13.3 |
15.4 |
0.4 |
票价 | 0.7 |
陈霞 |
|
钠(毫克)b | 596.1 |
599.3 |
580.1 |
618.1 |
−32.1 |
.013 | −29.9 |
.04点 |
|
|||||||||
|
来自饱和脂肪的能量b(%) | 11.0 |
9.9 |
10.2 |
10.4 |
−0.9 |
|
−1.1 |
|
|
能量从糖b(%) | 12.0 |
13.9 |
12.4 |
13.1 |
1.1 |
02 | 1.5 |
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每所学校平均每周收入(美元) | 668.60 |
496.10 |
938.60 |
700.81 |
65.28 |
36 | 119.7 |
.10 |
一个数据分析采用单独的线性混合模型,调整了地区、学校部门的社会经济指标,并在学校和学生层面聚类。
b基线类内相关系数值:能量0.100;饱和脂肪0.130;糖0.131;钠0.111。
c斜体字表示有统计学意义
d基线类内相关系数值:来自糖的能量百分比0.104;来自饱和脂肪的能量百分比0.117。
总共有4所学校部分实施了干预措施,3所学校没有实施健康附加程序策略(见本节)
从基线到随访,与对照学校相比,干预学校有更大的几率
干预组和对照组从基线到随访的次要结果(logistic混合模型分析;73,798件购买物品的分析)一个.
分类b | 基线,n (%) | 后续,n (%) | 主要分析 | 按方案分析 | |||||
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干预(n = 23526) | 控制(n = 14124) | 干预(n = 22061) | 控制(n = 14087) | 相对优势比(95% CI) |
|
相对优势比(95% CI) |
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7423 (31.55) | 5711 (40.43) | 8518 (38.61) | 5276 (37.45) | 1.69 (1.46 - -1.96) |
|
1.50 (1.27 - -1.78) |
|
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|
11261 (47.87) | 6185 (43.79) | 9943 (45.07) | 6821 (48.42) | 0.67 (0.57 - -0.78) |
|
0.70 (0.59 - -0.84) | . |
|
|
4842 (20.58) | 2228 (15.77) | 3600 (16.32) | 1990 (14.13) | 0.82 (0.68 - -1.00) | 0。 | 0.92 (0.74 - -1.14) | 点 |
一个使用了独立的逻辑混合模型,其中包括学校的随机截距(以考虑潜在的学校水平聚类),学生的嵌套随机截距和随机时间效应(以考虑时间点之间和时间点内的重复测量),以及区域的部门和社会经济指数的固定效应。变量被二分(例如,
b基线类内相关系数值:百分比
c鸡块通常以多个单位出售。有些学校预先包装(例如,1份=6块),而其他学校允许购买任何数量的鸡块。为了解释这一差异,该分析将一个孩子在一次购买场合购买的鸡块数量作为一件物品计算。
d斜体字表示有统计学意义
随着时间的推移,从网上食堂购买的平均每周收入在两组之间没有差异(
在学生年级、学校部门或命令的频率(
干预对午餐订单平均能量含量(kJ)的影响:对2207名学生参与者进行亚组分析。
变量 | 基线,意味着(SD) | 后续,意味着(SD) | 干预和控制一个 | ||||||||
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干预(n = 9726订单) | 控制订单(n = 6279) | 干预(n = 9434订单) | 控制订单(n = 6334) | 分组-时间差异效应(95% CI) |
|
分组-时间-分组差异效应(95% CI) |
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Kindergarten-grade 2 | 1557.9 (676.4) | 1606.8 (758.0) | 1551.5 (688.0) | 1635.2 (820.1) | −63.9(−134.4 ~ 6.6) | 07 | 参考 | N/Ab | ||
|
3 - 5年级 | 1708.7 (722.5) | 1658.3 (726.3) | 1699.7 (703.0) | 1734.7 (853.5) | −71.6(−144.2 ~ 1.0) | 0。 | −7.7(−108.9 ~ 93.5) | .87点 | ||
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低(< 1订单/周) | 1719.4 (706.1) | 1753.2 (768.4) | 1697.0 (714.9) | 1723.5 (805.0) | −26.5(−95.8 ~ 42.8) | 点 | 参考 | N/A | ||
|
高(每周1个或更多订单) | 1592.4 (699.5) | 1578.5 (725.1) | 1562.3 (679.9) | 1659.7 (859.9) | −118.9(−191.9 ~−45.9) |
|
−92.4(−193.1 ~ 8.2) | 07 | ||
|
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独立的 | 1569.9 (672.6) | 1579.4 (664.9) | 1516.6 (661.9) | 1601.3 (638.6) | −96.3(−181.4 ~−11.2) | 03 | 参考 | N/A | ||
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天主教 | 1708.6 (731.9) | 1654.8 (773.2) | 1738.2 (719.8) | 1720.2 (905.8) | −33.4(−97.5 ~ 30.8) | 陈霞 | 63.0(−43.6 ~ 169.5) | 口径。 |
一个分析调整了地区、学校部门和学校和学生层次的聚集性的社会经济指标。
bN / A:不适用;
c斜体表示统计显著性(
在基线时,没有一所干预学校和一所对照学校的菜单与新南威尔士州战略一致,在随访时,这一情况已变为一所干预学校和零对照学校。的比例
的平均价格在整个时间内没有组间的差异
所有完成访谈的干预食堂经理(7/9,78%)都感到满意,并会将干预推荐给其他食堂经理。几乎所有人都同意干预策略是可以接受的(6/ 7,86%;范围6/ 7,86%至7/ 7,100%;
在完成访谈的15所学校(7所干预学校和8所对照学校)中,71%(5/7)的干预学校和38%(3/8)的对照学校报告在12个月的干预期间使用了菜单核对服务。所有干预学校(7/ 7,100%)和75%的对照学校(6/8)报告获得了其他菜单支持。
菜单标签是所有自动化策略的基础(即定位、提供量身定制的反馈和激励)。因此,验证标签的正确应用表明这些其他策略是按预期实现的。在4种保真度检查中,所有9种干预学校的正确标签比例分别为93.6%(673/719)、94.3%(666/706)、93.4%(657/703)和95.3%(696/730)。最初在应用
在6所学校中,从供应商(Flexischools)购买的数据与学校访问期间从学校食堂收集的观察数据进行了验证。数据源之间有95.8%(767/800)的一致性。
这个试验调查了
在患病几率上没有显著差异
很少有研究测试通过网络订餐系统推送推送策略的效果。在一项针对美国一所学校4 -7年级学生的集群随机对照研究中,通过网络点餐系统推送的推送策略导致午餐订单中水果、蔬菜或低脂牛奶的选择高于没有推送的对照组。
这项试验的结果模式与试点试验的结果相似,即在启动干预策略后的2个月内,干预午餐订单的平均能量、饱和脂肪和钠含量显著降低,健康食品的比例增加[
这项研究计划包括26所学校。虽然政府学校参与最终获得了伦理上的批准,但政府和非政府学校之间的干预时间差异太大,无法纳入这个12个月的试验。因此,最终样本仅包括17所学校,降低了检测到的影响估计的精度。尽管如此,该试验仍然能够发现初级试验结果的微小差异是显著的。共有14所学校不同意参加,12所学校尚未决定。由于这项以食堂为基础的干预必须得到校长的同意,因此建议未来的研究在一系列利益相关方(包括学校校长)中评估干预的可接受性。
虽然干预学校和对照学校大致相似(没有进行显著性检验)[
本试验的优点包括严格的聚类随机对照设计。对干预的评价是基于网上系统自动收集的2200多名学生的购买数据,并通过校内观察进行验证。从购买数据中提取的营养信息是基于严格的菜单评估,由2名营养师独立验证,并基于已建立的营养数据库。12个月的随访也是一项研究的优势,并解决了先前涉及基于网络的学校午餐订购系统的试验的局限性[
的
对食堂管理者的干预接受度。
联盟电子健康检查表(V 1.6.2)。
试验报告综合标准
国家卫生和医学研究委员会
新南威尔士
优势比
随机对照试验
各地区社会经济指标
作者要感谢Flexischools,研究咨询小组,以及参与的学校,食堂经理和食堂用户。健康食品搜索器上的食品成分数据由SP健康有限公司提供,交易名称为
RW构思了这项研究;RW、LW、KC、KB、JW、CR、TD制定总体研究计划;RW、LW、SY、NN、RS和KR提供研究监督;RW、TD、RZ、HL、LW、FS进行研究;CL、FGS、TD分析数据;JA、CO、CL提供统计建议;RW领导了论文的写作,所有作者都对论文的修改做出了贡献。RW对最终内容负有主要责任。
没有宣布。