Strategies to reduce attrition in managing paediatric obesity: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To conduct a systematic review of the literature for strategies designed to reduce attrition in managing paediatric obesity. METHODS: We searched Ovid Medline (1946 to May 6, 2020), Ovid Embase (1974 to May 6, 2020), EBSCO CINAHL (inception to May 6, 2020), Elsevier Scopus (inception to April 14, 2020), and ProQuest Dissertations & Theses (inception to April 14, 2020). Reports were eligible if they included any obesity management intervention, included 2 to 18 year olds with overweight or obesity (or if the mean age of participants fell within this age range), were in English, included experimental study designs, and had attrition reduction as a main outcome. Two team members screened studies, abstracted data, and appraised study quality. RESULTS: Our search yielded 5,415 original reports; six met inclusion criteria. In three studies, orientation sessions (n = 2) and motivational interviewing (MI) (n = 1) were used as attrition-reduction strategies before treatment enrollment; in three others, text messaging (n = 2) and MI (n = 1) supplemented existing obesity management interventions. Attrition-reduction strategies led to decreased attrition in two studies, increased in one, and no difference in three. For the two strategies that reduced attrition, (a) pre-treatment orientation and (b) text messaging between children and intervention providers were beneficial. The quality of the six included studies varied (good [n = 4]; poor [n = 2]). CONCLUSION: Some evidence suggests that attrition can be reduced. The heterogeneity of approaches applied and small number of studies included highlight the need for well-designed, experimental research to test the efficacy and effectiveness of strategies to reduce attrition in managing paediatric obesity.
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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 | 0,044 | 0,131 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».