Social media interventions for diet and exercise behaviours: a systematic review and meta-analysis of randomised controlled trials
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To conduct a systematic review of randomised controlled trials (RCTs) examining the use of social media to promote healthy diet and exercise in the general population. DATA SOURCES: MEDLINE, CENTRAL, ERIC, PubMed, CINAHL, Academic Search Complete, Alt Health Watch, Health Source, Communication and Mass Media Complete, Web of Knowledge and ProQuest Dissertation and Thesis (2000-2013). STUDY ELIGIBILITY CRITERIA: RCTs of social media interventions promoting healthy diet and exercise behaviours in the general population were eligible. Interventions using social media, alone or as part of a complex intervention, were included. STUDY APPRAISAL AND SYNTHESIS: Study quality was assessed using the Cochrane Risk of Bias Tool. We describe the studies according to the target populations, objectives and nature of interventions, outcomes examined, and results and conclusions. We extracted data on the primary and secondary outcomes examined in each study. Where the same outcome was assessed in at least three studies, we combined data in a meta-analysis. RESULTS: 22 studies were included. Participants were typically middle-aged Caucasian women of mid-to-high socioeconomic status. There were a variety of interventions, comparison groups and outcomes. All studies showed a decrease in programme usage throughout the intervention period. Overall, no significant differences were found for primary outcomes which varied across studies. Meta-analysis showed no significant differences in changes in physical activity (standardised mean difference (SMD) 0.13 (95% CI -0.04 to 0.30), 12 studies) and weight (SMD -0.00 (95% CI -0.19 to 0.19), 10 studies); however, pooled results from five studies showed a significant decrease in dietary fat consumption with social media (SMD -0.35 (95% CI -0.68 to -0.02)). CONCLUSIONS: Social media may provide certain advantages for public health interventions; however, studies of social media interventions to date relating to healthy lifestyles tend to show low levels of participation and do not show significant differences between groups in key outcomes.
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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 | 0,040 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,029 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».