Efficacy of Clinic-Based Telehealth vs. Face-to-Face Interventions for Obesity Treatment in Children and Adolescents in the United States and Canada: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Childhood obesity is an ever-growing public health concern in the United States and globally. By 2030, it is estimated that 70% of the world's population of children and adolescents will be obese. Therefore, efforts to reduce childhood obesity are of utmost importance, particularly with the current coronavirus disease 2019 pandemic, as rates are expected to soar due to social distancing measures and restrictions. This systematic review aims to examine the literature regarding the effectiveness of clinic-based telehealth vs. face-to-face modalities to reduce obesity among school-aged children. Methods: An electronic database search of articles published in English over the last 10 years was undertaken in PubMed, Medline, and CINAHL. Key terms used to identify studies included school-aged children and adolescents with overweight and obesity in clinic-based weight management interventions conducted face-to-face or via telehealth, and having efficacy determined through changes in measured child BMI as primary outcomes and dietary and physical activity changes, as well as assessing feasibility and satisfaction with telehealth, as secondary outcomes. Results: Out of 1093 articles identified, 10 met the inclusion criteria. While both telehealth and face-to-face weight management interventions are effective in reducing obesity in children and adolescents, the evidence is lacking in which is more effective. Of the 10 studies, 5 showed outcome improvements when both telehealth and face-to-face interventions were combined as adjunct therapies. Conclusions: Findings support using telehealth in conjunction with face-to-face visits for obesity treatment among children and adolescents. However, more research involving telehealth weight management interventions for young children is recommended.
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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 | 0,006 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».