A Randomized Trial of Multiple Interventions for Childhood Obesity in China
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Family- and school-based interventions for childhood obesity have been widely applied; however, the prevalence of childhood obesity remains high. The purpose of this RCT is to evaluate the effectiveness of a family-individual-school-based comprehensive intervention model. DESIGN: Cluster RCT. SETTING/PARTICIPANTS: Fourteen primary schools were selected from 26 primary schools in a district of Shanghai, China, and then randomly divided into intervention and control groups with seven schools in each. The trial started with first-grade students. A total of 1,287 students in the intervention group and 1,159 in the control group were studied overall. INTERVENTION: The baseline study was conducted in January 2011, and family-individual-school-based interventions started in March 2011 and ended in December 2013 for intervention group students. Three follow-up studies were conducted in January 2012, January 2013, and January 2014. Data analysis was conducted in March 2014. MAIN OUTCOME MEASURES: Students' weight and height were measured. The prevalence of obesity/overweight and BMI z-scores were calculated and analyzed using a generalized estimating equation approach. RESULTS: The overall prevalence of overweight/obesity declined from 28.92% in 2011 to 24.77% in 2014, with a difference of 4.15% in the intervention group compared with a 0.03% decline (from 30.71% to 30.68%) in the control group. The intervention group had significantly lower odds of developing obesity or overweight and had decreased average BMI z-scores compared with the control group, especially for obese or overweight students. CONCLUSIONS: The family-individual-school-based comprehensive intervention model is effective for controlling childhood obesity and overweight.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 ».