Notice bibliographique
Résumé
Background: To combat the global health crisis of obesity, many interventions have been implemented, including in children and adolescents. This age range is uniquely important because health behavior continues into adulthood, resulting in lifelong health risks or benefits. This narrative review aims to provide a cross section of the scientific literature regarding obesity interventions by setting, including school-based, daycare-based, home-based, healthcare-based, and digital-based, as well as to highlight gaps in research. Methods: Articles written in English addressing childhood and adolescent obesity interventions were sought online using PubMed and Google Scholar searches. Although some articles were from a global perspective, the majority focused on children in the United States. This search included reviews, individual studies, and other related papers. Results: School-based interventions are accessible to many, but there is limited evidence of long-term benefits. Home-based interventions were the only setting to have compelling evidence of long-term benefits, although there are several barriers to participation. Healthcare-based interventions are often successful when specific strategies and unique advantages of healthcare settings are utilized. Digital interventions have limited success now, but show potential for cost-effective scaling up as technology improves. Conclusion: The clearest gap in research is the lack of long-term studies, especially of school-based and healthcare-based interventions. Thus, it is imperative that investments are made into studies that include follow-up components continuing at least 1-2 years after the intervention. Additionally, home-based interventions have been more successful during early childhood while school-based interventions tend to be more successful during adolescence.
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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 | 0,011 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,003 |
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 ».