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Enregistrement W4223474782 · doi:10.2196/32435

The Effectiveness of Wearable Devices as Physical Activity Interventions for Preventing and Treating Obesity in Children and Adolescents: Systematic Review and Meta-analysis

2022· review· en· W4223474782 sur OpenAlexvenueno aff
Wentao Wang, Jing Cheng, Weijun Song, Yi Shen

Notice bibliographique

RevueJMIR mhealth and uhealth · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesDepartment of Education of Zhejiang Province
Mots-clésMeta-analysisPsychological interventionWearable computerPhysical activityWearable technologyMedicinemHealthPsychologyPhysical therapyComputer sciencePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background The prevalence of obesity in children and adolescents remains a global public health issue. Wearable devices may offer new opportunities for prevention and intervention in obesity. Previous systematic reviews have only examined the effect of the wearable device interventions on preventing and treating obesity in adults. However, no systematic review has provided an evaluation of wearable devices as physical activity interventions for preventing and treating obesity in children and adolescents. Objective The purpose of this review and meta-analysis was to evaluate the effectiveness of wearable devices as physical activity interventions on obesity-related anthropometric outcomes in children and adolescents. Methods Research articles retrieved from PubMed, EMBASE, Cochrane Library, Scopus, and EBSCO from inception to February 1, 2021, were reviewed. The search was designed to identify studies utilizing wearable devices for preventing and treating obesity in children and adolescents. The included studies were evaluated for risk of bias following the Cochrane recommendation. Meta-analyses were conducted to evaluate the effectiveness of wearable devices as physical activity interventions on body weight, body fat, BMI z-score (BMI-Z), BMI, and waist circumference. Subgroup analyses were performed to determine whether the characteristics of the interventions had an impact on the effect size. Results A total of 12 randomized controlled trials (3227 participants) were selected for meta-analysis. Compared with the control group, wearable device interventions had statistically significant beneficial effects on BMI (mean difference [MD] –0.23; 95% CI –0.43 to –0.03; P=.03; I2=2%), BMI-Z (MD –0.07; 95% CI –0.13 to –0.01; P=.01; I2=81%), body weight (MD –1.08; 95% CI –2.16 to –0.00; P=.05; I2=58%), and body fat (MD –0.72; 95% CI –1.19 to –0.25; P=.003; I2=5%). However, no statistically significant effect was found on waist circumference (MD 0.55; 95% CI –0.21 to 1.32; P=.16; I2=0%). The subgroup analysis showed that for participants with overweight or obesity (MD –0.75; 95% CI –1.18 to –0.31; P<.01; I2=0%), in the short-term (MD –0.62; 95% CI –1.03 to –0.21; P<.01; I2=0%), wearable-based interventions (MD –0.56; 95% CI –0.95 to –0.18; P<.01; I2=0%) generally resulted in greater intervention effect size on BMI. Conclusions Evidence from this meta-analysis shows that wearable devices as physical activity interventions may be useful for preventing and treating obesity in children and adolescents. Future research is needed to identify the most effective physical activity indicators of wearable devices to prevent and treat obesity in children and adolescents.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,809
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,093
Tête enseignante GPT0,446
Écart entre enseignants0,353 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations86
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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