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Enregistrement W2321609017 · doi:10.1093/eurpub/cku194

Effects of the 3-year Sigue la Huella intervention on sedentary time in secondary school students

2014· article· en· W2321609017 sur OpenAlexaff
Berta Murillo Pardo, Enrique Garcíá Bengoechea, Eduardo Generelo Lanaspa, Javier Zaragoza Casterad, José Antonio Julián Clemente

Notice bibliographique

RevueEuropean Journal of Public Health · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCohortMedicineIntervention (counseling)Physical therapyDemographyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To examine the effects of the Sigue la Huella (Follow the Footstep) intervention on adolescents' daily sedentary time (ST). METHODS: This quasi-experimental, cohort study took place in four secondary schools in Huesca (Spain) during the 2009-2010, 2010-2011 and 2011-2012 academic years (students aged 12-15 years). Two schools were assigned to the experimental condition (n = 368) and two schools to the control condition (n = 314). Sigue la Huella adopted a whole school approach and used both curricular and non-curricular intervention channels to empower students to make better decisions. ST was measured for 7 days on four occasions using accelerometers. Growth curve models were used to analyze the data. RESULTS: In the model with all participants, a significant interaction indicated that the effect of the intervention was dependent on the study cohort considered. While in cohort 1 there were no significant differences in rate of linear change of ST between the experimental and the control group (P = 0.148), in cohorts 2 and 3 significant differences were observed in favor of the experimental group (β = -13.88, 95% CI = -25.00 to -2.76, P = 0.015; β = -76.73, 95% CI = -110.68 to -42.78, P < 0.001), independent of type of school (public vs. private) and gender. CONCLUSIONS: Sigue la Huella had mainly a protective effect in two of the three study cohorts. Whereas in cohort 2 the intervention prevented increases in ST, in cohort 3 the intervention reduced considerably the increase in ST noted in the control group.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,369

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,281 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations17
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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