Three times as much physical education reduced the risk of children being overweight or obese after 5 years
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim We evaluated the effect that increasing physical education lessons from 1.5 to 4.5 hours per week for 5 years had on the body mass index (BMI) and waist circumferences of children aged 5‐11 years at inclusion. Methods From 2008 to 2013, six intervention schools in Svendborg, Denmark, delivered 4.5 hours of physical education lessons per week to 750 children. Meanwhile, four matched control schools gave 549 children the standard 1.5 hours of physical education lessons per week. Measurements were taken at baseline and yearly for 5 years. Of the 1299 children, 81 joined the schools after 2008. Results At baseline, the percentage of overweight children was 12% in the intervention schools and 13% in the control schools, whereas 15% and 19% were abdominal obese, respectively. After 5 years, the respective risks of remaining abdominal obese or overweight were 43% and 51% in the intervention schools and 78% and 84% in the control schools. Mean BMI increased 0.450 kg/m2 more in the control group over the five‐year period. The intervention was not effective in decreasing the average waist circumference. Conclusion Three times as much physical education lessons per week, for 5 years, effectively decreased BMI and the likelihood of remaining overweight or obese.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».