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Enregistrement W2171190321 · doi:10.1001/archpediatrics.2010.104

Active Video Games to Promote Physical Activity in Children and Youth

2010· review· en· W2171190321 sur OpenAlexafffund
Elaine Biddiss, Jennifer D. Irwin

Notice bibliographique

RevueArchives of Pediatrics and Adolescent Medicine · 2010
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésEnergy expenditureMetabolic equivalentPhysical activityHeart ratePsychologyMainstreamVideo gamePhysical therapyPhysical medicine and rehabilitationMedicineInternal medicineMultimediaComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To systematically review levels of metabolic expenditure and changes in activity patterns associated with active video game (AVG) play in children and to provide directions for future research efforts. DATA SOURCES: A review of the English-language literature (January 1, 1998, to January 1, 2010) via ISI Web of Knowledge, PubMed, and Scholars Portal using the following keywords: video game, exergame, physical activity, fitness, exercise, energy metabolism, energy expenditure, heart rate, disability, injury, musculoskeletal, enjoyment, adherence, and motivation. STUDY SELECTION: Only studies involving youth (< or = 21 years) and reporting measures of energy expenditure, activity patterns, physiological risks and benefits, and enjoyment and motivation associated with mainstream AVGs were included. Eighteen studies met the inclusion criteria. Articles were reviewed and data were extracted and synthesized by 2 independent reviewers. MAIN OUTCOME EXPOSURES: Energy expenditure during AVG play compared with rest (12 studies) and activity associated with AVG exposure (6 studies). MAIN OUTCOME MEASURES: Percentage increase in energy expenditure and heart rate (from rest). RESULTS: Activity levels during AVG play were highly variable, with mean (SD) percentage increases of 222% (100%) in energy expenditure and 64% (20%) in heart rate. Energy expenditure was significantly lower for games played primarily through upper body movements compared with those that engaged the lower body (difference, -148%; 95% confidence interval, -231% to -66%; P = .001). CONCLUSIONS: The AVGs enable light to moderate physical activity. Limited evidence is available to draw conclusions on the long-term efficacy of AVGs for physical activity promotion.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations554
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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