Physical Activity–Related Policy and Environmental Strategies to Prevent Obesity in Rural Communities: A Systematic Review of the Literature, 2002–2013
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Health disparities exist between rural and urban residents; in particular, rural residents have higher rates of chronic diseases and obesity. Evidence supports the effectiveness of policy and environmental strategies to prevent obesity and promote health equity. In 2009, the Centers for Disease Control and Prevention recommended 24 policy and environmental strategies for use by local communities: the Common Community Measures for Obesity Prevention (COCOMO); 12 strategies focus on physical activity. This review was conducted to synthesize evidence on the implementation, relevance, and effectiveness of physical activity-related policy and environmental strategies for obesity prevention in rural communities. METHODS: A literature search was conducted in PubMed, PsycINFO, Web of Science, CINHAL, and PAIS databases for articles published from 2002 through May 2013 that reported findings from physical activity-related policy or environmental interventions conducted in the United States or Canada. Each article was extracted independently by 2 researchers. RESULTS: Of 2,002 articles, 30 articles representing 26 distinct studies met inclusion criteria. Schools were the most common setting (n = 18 studies). COCOMO strategies were applied in rural communities in 22 studies; the 2 most common COCOMO strategies were "enhance infrastructure supporting walking" (n = 11) and "increase opportunities for extracurricular physical activity" (n = 9). Most studies (n = 21) applied at least one of 8 non-COCOMO strategies; the most common was increasing physical activity opportunities at school outside of physical education (n = 8). Only 14 studies measured or reported physical activity outcomes (10 studies solely used self-report); 10 reported positive changes. CONCLUSION: Seven of the 12 COCOMO physical activity-related strategies were successfully implemented in 2 or more studies, suggesting that these 7 strategies are relevant in rural communities and the other 5 might be less applicable in rural communities. Further research using robust study designs and measurement is needed to better ascertain implementation success and effectiveness of COCOMO and non-COCOMO strategies in rural communities.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».