Life Course Impact of School-Based Promotion of Healthy Eating and Active Living to Prevent Childhood Obesity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Alberta Project Promoting active Living and healthy Eating in Schools (APPLE Schools) is a comprehensive school health program that is proven feasible and effective in preventing obesity among school aged children. To support decision making on expanding this program, evidence on its long-term health and economic impacts is particularly critical. In the present study we estimate the life course impact of the APPLE Schools programs in terms of future body weights and avoided health care costs. METHOD: We modeled growth rates of body mass index (BMI) using longitudinal data from the National Population Health Survey collected between 1996-2008. These growth rate characteristics were used to project BMI trajectories for students that attended APPLE Schools and for students who attended control schools (141 randomly selected schools) in the Canadian province of Alberta. RESULTS: Throughout the life course, the prevalence of overweight (including obesity) was 1.2% to 2.8% (1.7 on average) less among students attending APPLE Schools relative to their peers attending control schools. The life course prevalence of obesity was 0.4% to 1.4% (0.8% on average) less among APPLE Schools students. If the APPLE Schools program were to be scaled up, the potential cost savings would be $33 to 82 million per year for the province of Alberta, or $150 to 330 million per year for Canada. CONCLUSIONS: These projected health and economic benefits seem to support broader implementation of school-based health promotion programs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».