A systematic review of the effectiveness of school‐based obesity prevention programmes for <scp>F</scp>irst <scp>N</scp>ations, <scp>I</scp>nuit and <scp>M</scp>étis youth in <scp>C</scp>anada
Notice bibliographique
Résumé
First Nations, Inuit and Métis (FNIM) youth are disproportionately affected by obesity and represent known a high-risk group in Canada. School-based prevention programmes may have the potential to effectively influence obesity-related health behaviours (i.e. healthy eating and physical activity) among this population. We conducted a systematic review of nine electronic databases (2003-2014) to identify studies that describe school-based programmes that have been developed to improve obesity-related health behaviours and outcomes among FNIM youth in Canada. The objectives of this review were to identify and evaluate the effectiveness of these programmes and assess the strength of the methodologies used to evaluate them. Fifteen studies, representing seven distinct interventions, met our inclusion criteria. The majority of these programmes did not result in significant improvements in outcomes related to obesity, healthy eating, or physical activity among FNIM youth. The studies varied in design rigour and use of evaluation activities. The lack of literature on effective school-based programmes for FNIM youth in Canada that target obesity-related outcomes highlights a priority area for future intervention development, evaluation and dissemination within the peer-reviewed literature. Further research is needed on interventions involving Métis and Inuit youth, secondary school-aged FNIM youth and FNIM youth living in urban settings.
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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 | 0,015 | 0,076 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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 ».