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Enregistrement W2787963217 · doi:10.1186/s12889-017-5005-1

Effectiveness of active school transport interventions: a systematic review and update

2018· review· en· W2787963217 sur OpenAlexafffund
Richard Larouche, George Mammen, David A. Rowe, Guy Faulkner

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2018
Typereview
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of British ColumbiaChildren's Hospital of Eastern OntarioVancouver Coastal HealthUniversity of Lethbridge
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPsychological interventionMedicineBiostatisticsBlindingPublic healthSystematic reviewMEDLINECochrane LibraryFamily medicineMeta-analysisRandomized controlled trialNursingSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Active school transport (AST) is a promising strategy to increase children's physical activity. A systematic review published in 2011 found large heterogeneity in the effectiveness of interventions in increasing AST and highlighted several limitations of previous research. We provide a comprehensive update of that review. METHODS: Replicating the search of the previous review, we screened the PubMed, Web of Science, Cochrane, Sport Discus and National Transportation Library databases for articles published between February 1, 2010 and October 15, 2016. To be eligible, studies had to focus on school-aged children and adolescents, include an intervention related to school travel, and report a measure of travel behaviors. We assessed quality of individual studies with the Effective Public Health Practice Project quality assessment tool, and overall quality of evidence with the Grades of Recommendation, Assessment, Development, and Evaluation (GRADE) approach. We calculated Cohen's d as a measure of effect size. RESULTS: Out of 6318 potentially relevant articles, 27 articles reporting 30 interventions met our inclusion criteria. Thirteen interventions resulted in an increase in AST, 8 found no changes, 4 reported inconsistent results, and 5 did not report inferential statistics. Cohen's d ranged from -0.61 to 0.75, with most studies reporting "trivial-to-small" positive effect sizes. Three studies reported greater increases in AST over longer follow-up periods and two Safe Routes to School studies noted that multi-level interventions were more effective. Study quality was rated as weak for 27/30 interventions (due notably to lack of blinding of outcome assessors, unknown psychometric properties of measurement tools, and limited control for confounders), and overall quality of evidence was rated as low. Evaluations of implementation suggested that interventions were limited by insufficient follow-up duration, incomplete implementation of planned interventions, and limited access to resources for low-income communities. CONCLUSIONS: Interventions may increase AST among children; however, there was substantial heterogeneity across studies and quality of evidence remains low. Future studies should include longer follow-ups, use standardized outcome measures (to allow for meta-analyses), and examine potential moderators and mediators of travel behavior change to help refine current interventions. TRIAL REGISTRATION: Registered in PROSPERO: CRD42016033252.

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)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,108
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: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,176

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,108
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,015
Bibliométrie0,0210,015
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,111
Tête enseignante GPT0,441
Écart entre enseignants0,330 · 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

Citations196
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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