Systematic Review of Physical Activity Interventions Implemented with American Indian and Alaska Native Populations in the United States and Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe physical activity (PA) interventions implemented in American Indian/Alaska Native (AI/AN) populations in the United States and Canada. DATA SOURCES: MEDLINE, PubMed, ERIC, and Sociological Abstracts were used to identify peer-reviewed journal articles. Dissertation abstracts, Web sites, and conference proceedings were searched to identify descriptions within the gray literature from 1986 to 2006. STUDY INCLUSION AND EXCLUSION CRITERIA: The target population had to be described as AI/ AN, aboriginal, native Hawaiian, and/or native U.S. Samoan. PA interventions among indigenous populations of Latin America were not included. DATA EXTRACTION: Descriptions of 64 different AI/AN PA interventions (28 peer-reviewed journal articles and 36 in the gray literature) were identified. DATA SYNTHESIS: Data were synthesized by geographic region, intervention strategy, target audience, activities, and sustainability. RESULTS: Most interventions were conducted in the southwest United States (35.4%), in reservation communities (72%), and among participants 18 years and younger (57.8%). Forty-one percent of the 27 interventions with evaluation components reported significant changes in health, behavior, or knowledge. CONCLUSIONS: Effective AI/AN PA interventions demonstrated impact on individual health and community resources. Program sustainability was linked to locally trained personnel, local leadership, and stable funding. Culturally acceptable and scientifically sound evaluation methods that can be implemented by local personnel are needed to assess the health and social impact of many long-running AI/AN PA interventions.
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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 | 0,014 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,020 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| 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) | 0,004 | 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 ».