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Enregistrement W2469800819 · doi:10.3390/ijerph13070664

Physical Activity Programs with Post-Intervention Follow-Up in Children: A Comprehensive Review According to Categories of Intervention

2016· review· en· W2469800819 sur OpenAlexaffabout
Sally Nguyen, Anna‐Luisa Häcker, Mélanie Henderson, Tracie A. Barnett, Marie-Eve Mathieu, Linda S. Pagani, Jean‐Luc Bigras

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2016
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensInstitut National de la Recherche ScientifiqueUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)PsychologyMedicineMedical educationPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Only 9% of Canadian children meet the National Guidelines of 60 min of daily moderate-to-vigorous intensity physical activity. The aim of this review is to assess the mid- and long-term effectiveness of physical activity interventions and their impact on cardiovascular risk factors in children. We assessed the success of interventions within three different categories: those using a behavioural and social approach, an informational approach or an environmental approach. The average number of children included in these studies was 860 (range of 30-5106); the age range was from 2 to 18 years; and the mean intervention duration was 1607 min (range of 12-8160 min). The length of follow-up post-intervention averaged 13 months (ranging from 0.25 to 96 months). A positive impact on physical activity was found in 74% and on any measured outcomes in 90% of the studies reviewed. However, the benefits of physical activity interventions decreased with longer follow-up. Regardless of the approaches, physical activity interventions improved cardiovascular risk factors. However, the challenge of any program is to maintain beneficial effects once the intervention is completed. These findings will inform the development of future intervention programs in order to optimize sustained cardiovascular benefits.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,992
Score d'incertitude au seuil0,718

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,090
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeAutre devis
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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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