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Enregistrement W2991155926 · doi:10.1016/j.pmedr.2019.101022

Questions on ‘Intervention effects of a kindergarten-based health promotion programme on obesity related behavioural outcomes and BMI percentiles’

2019· article· en· W2991155926 sur OpenAlexaff
Colby J. Vorland, Andrew W. Brown, Chanaka Kahathuduwa, John Dawson, Nana Gletsu‐Miller, Theodore K. Kyle, Lehana Thabane, David B. Allison

Notice bibliographique

RevuePreventive Medicine Reports · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthUniversity of OxfordLaura and John Arnold FoundationUniversity of AlabamaEgg Nutrition CenterUniversity of LouisvilleNortharvest Bean Growers AssociationUniversity of Alabama at BirminghamDairy ManagementGordon and Betty Moore FoundationTexas Tech UniversityCoca-Cola
Mots-clésPercentileObesityHealth promotionIntervention (counseling)Promotion (chess)OverweightMedicinePsychologyGerontologyEnvironmental healthPublic healthPsychiatryPolitical scienceStatisticsNursingMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Kobel et al. (2019) report results of a cluster randomized trial examining the effectiveness of the “Join the Healthy Boat” kindergarten intervention on BMI percentile, physical activity, and several exploratory outcomes. The authors pre-registered their study (Steinacker et al., 2016) and described the outcomes and analysis plan in detail previously (Kobel et al., 2017), which are to be commended. However, we noted four issues that some of us recently outlined in a paper on childhood obesity interventions: 1) ignoring clustering in studies that randomize groups of children, 2) changing the outcomes, 3) emphasizing results that were statistically significant from a host of analyses, and 4) using self-reported outcomes that are part of the intervention (Brown et al., 2019).

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,953

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,318
Écart entre enseignants0,297 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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