Systematic review examining the evidence for impact of school policies on physical activity
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Epidemiological evidence has demonstrated that physical activity can have substantive health benefits for children and young people. The 'Policy Evaluation Network' is a multi-disciplinary research network across 7 European countries and New Zealand aimed at building capacity and evaluating the level of impact of policy interventions for promoting healthy lifestyles. The Toronto Charter identified 'whole-of-school' programmes as one of seven key investments for promotion of PA. This paper presents results of a SLR, designed to assess the level of evidence for policies within the school setting that contribute directly or indirectly to increasing PA. Methods Researchers searched six online databases for scientific literature regarding PA policy interventions in the school setting using key concepts of policy, school, PA and evaluation. Risk of bias will be assessed with tools appropriate to the design of the studies considered. Evidence of actual or potential positive PA outcomes arising directly or indirectly from policy actions will be catalogued. Results Preliminary searches identified 2327 unique scientific articles. 1938 (83.3%) were excluded on first reading and 189 (8.8%) were included for full text analysis. Initial findings suggest that organisational policies, for example avoiding overcrowding in playgrounds during school breaks, may be a promising policy action. Detailed analysis revealing other potential policy actions supported by evidence will be presented (SLR in progress). Conclusions Preliminary findings suggest that few studies link policy actions in the school setting to PA outcomes. However, studies that have investigated the effects of changes to the school environment on PA levels may provide evidence for policy actions. Preliminary recommendations include strengthening the evidence base for school-based PA policy by supporting studies into the effects of particular policy or legislative changes on PA outcomes. Key messages School physical activity policies are an underappreciated public health intervention. More studies should link policy changes to physical activity outcomes.
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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 | 0,027 | 0,147 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».