Attrition and the Management of Pediatric Obesity: An Integrative Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A key challenge in managing pediatric obesity is the high degree of program attrition, which can reduce therapeutic benefits and contribute to inefficient health services delivery. Our aim was to document and characterize predictors of, and reasons for, attrition in pediatric obesity management. METHODS: We searched literature published until January 2014 in five databases (CINAHL, EMBASE, MEDLINE, PsycINFO, and Scopus). Articles were included if they were English, included participants 0-18 years of age, focused on pediatric obesity management, incorporated lifestyle and behavioral changes without pharmacotherapy, provided attrition data, and reported information about predictors of, and/or reasons for, attrition from family-based interventions provided in research or clinical settings. Twenty-three articles (n=20 quantitative; n=2 qualitative; n=1 mixed methods) met our inclusion criteria. Clarity of study aims, objectives, methods, and data analysis were appraised using Bowling's checklist. RESULTS: Attrition varied according to definition (minimum to maximum, 4-83%; median, 37%). There were few consistent predictors of attrition between studies, although dropout was higher among US-based families receiving public health insurance. Older children were also more likely to discontinue care, but sex and baseline weight status did not predict attrition. The most commonly reported reasons for attrition were logistical barriers and programs not meeting families' needs. CONCLUSIONS: Developing and evaluating strategies designed to minimize the risk of attrition, especially among families who receive public health insurance and older boys and girls, are needed to optimize the effectiveness of pediatric obesity management.
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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 | 0,007 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».