Increasing physical activity by four legs rather than two: systematic review of dog-facilitated physical activity interventions
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Regular walking is a critical target of physical activity (PA) promotion, and dog walking is a feasible PA intervention for a large segment of the population. The purpose of this paper was to review PA interventions that have involved canine interactions and to evaluate their effectiveness. A secondary aim of this review was to highlight the populations, settings, designs and intervention components that have been applied so as to inform future research. DESIGN: Systematic review. DATA SOURCES: We carried out literature searches to August 2019 using six common databases. ELIGIBILITY CRITERIA: Studies included published papers in peer-reviewed journals and grey literature (theses and dissertations) in the English language that included any PA behaviour change design (ie, randomised controlled trial, quasi-experimental) that focused on canine-related intervention. We grouped findings by population, setting, medium, research design and quality, theory and behaviour change techniques applied. RESULTS: The initial search yielded 25 010 publications which were reduced to 13 independent studies of medium and high risks of bias after screening for eligibility criteria. The approaches to intervene on PA were varied and included loaner dogs, new dog owners and the promotion of walking among established dog owners. Findings were consistent in showing that canine-assisted interventions do increase PA (82% of the studies had changes favouring the canine-facilitated intervention). Exploratory subanalyses showed that specific study characteristics and methods may have moderated the effects. Compared with studies with longer follow-up periods, studies with shorter follow-up favoured behaviour changes of the canine intervention over the control condition. CONCLUSION: based PA interventions appear effective, but future research should move beyond feasibility and proof of concept studies to increase rigour, quality and generalisability of findings.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».