Couch potatoes to jumping beans: A pilot study of the effect of active video games on physical activity in children
Notice bibliographique
Résumé
UNLABELLED: The primary objective of this pilot study was to evaluate the effect of active video games on children's physical activity levels.Twenty children (mean +/- SD age = 12 +/- 1.5 years; 40% female) were randomised to receive either an active video game upgrade package or to a control group (no intervention). Effects on physical activity over the 12-week intervention period were measured using objective (Actigraph accelerometer) and subjective (Physical Activity Questionnaire for Children [PAQ-C]) measures. An activity log was used to estimate time spent playing active and non-active video games.Children in the intervention group spent less mean time over the total 12-week intervention period playing all video games compared to those in the control group (54 versus 98 minutes/day [difference = -44 minutes/day, 95% CI [-92, 2]], p = 0.06). Average time spent in all physical activities measured with an accelerometer was higher in the active video game intervention group compared to the control group (difference at 6 weeks = 194 counts/min, p = 0.04, and at 12 weeks = 48 counts/min, p = 0.06).This preliminary study suggests that playing active video games on a regular basis may have positive effects on children's overall physical activity levels. Further research is needed to confirm if playing these games over a longer period of time could also have positive effects on children's body weight and body mass index. TRIAL REGISTRATION NUMBER: ACTRN012606000018516.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».