Brief Primary Care Obesity Interventions: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
CONTEXT: Although practice guidelines suggest that primary care providers working with children and adolescents incorporate BMI surveillance and counseling into routine practice, the evidence base for this practice is unclear. OBJECTIVE: To determine the effect of brief, primary care interventions for pediatric weight management on BMI. DATA SOURCES: Medline, CENTRAL, Embase, PsycInfo, and CINAHL were searched for relevant publications from January 1976 to March 2016 and cross-referenced with published studies. STUDY SELECTION: Eligible studies were randomized controlled trials and quasi-experimental studies that compared the effect of office-based primary care weight management interventions to any control intervention on percent BMI or BMI z scores in children aged 2 to 18 years. DATA EXTRACTION: Two reviewers independently screened sources, extracted data on participant, intervention, and study characteristics, z-BMI/percent BMI, harms, and study quality using the Cochrane and Newcastle-Ottawa risk of bias tools. RESULTS: A random effects model was used to pool the effect size across eligible 10 randomized controlled trials and 2 quasi-experimental studies. Compared with usual care or control treatment, brief interventions feasible for primary care were associated with a significant but small reduction in BMI z score (-0.04, [95% confidence interval, -0.08 to -0.01]; P = .02) and a nonsignificant effect on body satisfaction (standardized mean difference 0.00, [95% confidence interval, -0.21 to 0.22]; P = .98). LIMITATIONS: Studies had methodological limitations, follow-up was brief, and adverse effects were not commonly measured. CONCLUSIONS: BMI surveillance and counseling has a marginal effect on BMI, highlighting the need for revised practice guidelines and the development of novel approaches for providers to address this problem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,010 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».