Top 10 practical lessons learned from physical activity interventions in overweight and obese children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Physical activity (PA) interventions targeting overweight and obese children and adolescents have shown only modest success, and dropout is an area of concern. Proper design and implementation of a PA intervention is critical for maximizing adherence and thus increasing the overall health benefits from PA participation. We propose practical advice based on our collective clinical trial experience with support from the literature on best practices related to PA interventions in overweight and obese children and adolescents. The top 10 lessons learned are (i) PA setting-context is important; (ii) choice of fitness trainer matters; (iii) physical activities should be varied and fun; (iv) the role of the parent-guardian should be considered; (v) individual physical and psychosocial characteristics should be accounted for; (vi) realistic goals should be set; (vii) regular reminders should be offered; (viii) a multidisciplinary approach should be taken; (ix) barriers should be identified early and a plan to overcome them developed; and (x) the right message should be communicated: specifically, what's in it for them? The recommendations in this paper can be used in other pediatric PA programs, physical education settings, and public health programs, with the hope of decreasing attrition and increasing the benefits of PA participation to promote health in children and adolescents.
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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 | 0,013 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,002 |
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 ».