From "best practice" to "next practice": the effectiveness of school-based health promotion in improving healthy eating and physical activity and preventing childhood obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In 2005, we reported on the success of Comprehensive School Health (CSH) in improving diets, activity levels, and body weights. The successful program was recognized as a "best practice" and has inspired the development of the Alberta Project Promoting active Living and healthy Eating (APPLE) Schools. The project includes 10 schools, most of which are located in socioeconomically disadvantaged areas. The present study examines the effectiveness of a CSH program adopted from a "best practice" example in another setting by evaluating temporal changes in diets, activity levels and body weight. METHODS: In 2008 and 2010, we surveyed grade 5 students from approximately 150 randomly selected schools from the Canadian province of Alberta and students from 10 APPLE Schools. Students completed the Harvard Youth/Adolescent Food Frequency Questionnaire, questions on physical activity, and had their height and weight measured. Multilevel regression methods were used to analyze changes in diets, activity levels, and body weight between 2008 and 2010. RESULTS: In 2010 relative to 2008, students attending APPLE Schools were eating more fruits and vegetables, consuming fewer calories, were more physically active and were less likely obese. These changes contrasted changes observed among students elsewhere in the province. CONCLUSIONS: These findings provide evidence on the effectiveness of CSH in improving health behaviors. They show that an example of "best practice" may lead to success in another setting. Herewith the study provides the evidence that investments for broader program implementation based on "best practice" are justified.
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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 | 0,018 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».