Prevention and Management of High-Burden Noncommunicable Diseases in School-Age Children: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Noncommunicable diseases (NCDs) are chronic conditions requiring health care, education, social and community services, addressing prevention, treatment, and management. This review aimed to summarize and synthesize the available evidence on interventions from systematic reviews of high-burden NCDs and risk factors among school-aged children. METHODS: The following databases were used for this research: Medline, Embase, The Cochrane Library, and the Campbell library. The search dates were from 2000 to 2021. We included systematic reviews that synthesized studies to evaluate intervention effectiveness in children aged 5 to 19 years globally. Two reviewers independently extracted data and assessed methodological quality of included reviews using the AMSTAR 2 tool. RESULTS: Fifty studies were included. Asthma had the highest number of eligible reviews (n = 19). Of the reviews reporting the delivery platform, 27% (n = 16) reported outpatient settings, 13% (n = 8) home and community-based respectively, and 8% (n = 5) school-based platforms. Included reviews primarily (69%) reported high-income country data. This may limit the results' generalizability for school-aged children and adolescents in low- and middle- income countries. CONCLUSIONS: School-aged children and adolescents affected by NCDs require access to quality care, treatment, and support to effectively manage their diseases into adulthood. Strengthening research and the capacity of countries, especially low- and middle- income countries, for early screening, risk education and management of disease are crucial for NCD prevention and control.
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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 | 0,009 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,007 | 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».