Effect of maternal mental health improvement programs on obesity in pediatric populations: a protocol for a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Childhood obesity has become a global epidemic irrespective of the socioeconomic status of a country or nation. Obesity increases the risk of various diseases in children, for example asthma, sleep apnea, bone and joint problems, type-2 diabetes, and heart problems. The existing literature informs us of the many factors associated with childhood obesity. Among these factors, maternal mental health has been found to be a strong predictor. Maternal mental health programs were implemented to address the issue of childhood obesity but with little or no improvement. It suggests systematically reviewing the literature to assess the contents of these programs and carrying out meta-analysis for the overall effect of these interventions. METHODS: The studies included in this review will be experimental designs such as randomized controlled trials (RCTs) which provide information on interventions to improve maternal mental health and its effects on childhood obesity. We plan to search MEDLINE, EMBASE, Cochrane Central Register of Controlled Trials, PsycINFO, ERIC, CINAHL, ProQuest Dissertations and Theses Global, Scopus, and Web of Science with no restrictions as to language. Reference lists of the selected articles will also be searched for additional articles. The Cochrane EPOC Risk of Bias Tool will be used to assess the quality of studies. If the studies lend themselves to a statistical analysis, we will also carry out a meta-analysis. DISCUSSION: This review will help determine the effect of maternal health improvement programs on childhood obesity. These findings, in turn, will guide the research community on the development of related programs in the future. SYSTEMATIC REVIEW REGISTRATION: PROSPERO: CRD42017072737 .
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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 | 0,017 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».