Les systèmes d'orientation à l'activité physique au Royaume-Uni : efficacité et enseignements
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: UK Exercise Referral Systems (ERS) have been developed to encourage physical activity in the general population. This systematic review investigated the effectiveness and cost-effectiveness of ERS. Identification of factors influencing ERS uptake, adherence and success were also investigated. METHODS: Studies were identified from Medline, Cochrane and Pascal and bibliographies of relevant papers. Interventions providing access to ERS (randomized controlled trials or controlled trials), experimental or qualitative studies, and meta-analyses were included. RESULTS: Twenty six studies met the inclusion criteria. Compared with usual care, ERS showed an increased number of participants who achieved 90-150 minutes of physical activity of at least moderate intensity per week. However, no significant difference in long-term outcomes (e.g., quality of life, body mass index, glycated haemoglobin, anxiety) were identified between ERS and comparator groups. Cost-effectiveness analysis suggested that ERS were more cost-effective for participants with co-morbid medical conditions. A higher adherence rate was associated with better effectiveness of ERS. DISCUSSION: Limited evidence supports the efficacy of ERS to increase physical activity or improve health outcomes. This evidence-based analysis could support the development of effective ERS in France.
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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 | 0,027 | 0,065 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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 ».