Effectiveness of obesity interventions among South Korean children and adolescents and importance of the type of intervention component: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Various interventions have been tested to prevent or treat childhood obesity in South Korea. However, the overall effect of those interventions is unclear, as very few reviews and meta-analyses were specific to Korean children and adolescents. PURPOSE: We aimed to examine the overall effect of obesity interventions among Korean children and adolescents, while also examining differences by sex, age group, baseline weight category, intervention duration, number of intervention components, and type of intervention components. METHODS: A meta-analysis was conducted for all intervention studies sampling Korean children and adolescents, with at least one control group and one month of follow-up, published between January 2000 and August 2020. Cohen d was calculated as an effect size for treatment effect, using the standardized difference between intervention group's body mass index (BMI) change and control group's BMI change. RESULTS: The final sample included 19 intervention studies with 2,140 Korean children (mean age, 12.2 years). Overall, interventions were strongly favored over their controls (d=1.61; 95% confidence interval [CI], 1.12-2.09). The subgroup analysis showed that interventions with at least one physical activity component (d=2.43; 95% CI, 1.63-3.24) were significantly better than those that did not include physical activity (d=0.02; 95% CI, -0.26 to 0.31). CONCLUSION: Type of intervention component appeared important, though no differential association was observed by sex, age, baseline weight category, intervention duration, and number of intervention components. Korean and non-Korean interventions may be substantively different. Additional studies are needed to understand why and how Korean interventions differ from non-Korean interventions.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».