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Enregistrement W4294762418 · doi:10.1111/ijpo.12973

<scp>SMART</scp> goals of children of 6–12 years enrolled in a family‐centred lifestyle intervention for childhood obesity: Secondary analysis of a randomized controlled trial

2022· article· en· W4294762418 sur OpenAlexafffund
Alysha L. Deslippe, Andy Bains, Sarah‐Eve Loiselle, Popi Kasvis, Ivy Lynn Mak, Hope A. Weiler, Tamara R. Cohen

Notice bibliographique

RevuePediatric Obesity · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral Health and Interventions
Établissements canadiensMcGill University Health CentreBC Children's HospitalMcGill UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDairy Farmers of Canada
Mots-clésMedicineChildhood obesityPsychological interventionIntervention (counseling)Body mass indexNorm (philosophy)Theory of planned behaviorObesityRandomized controlled trialGerontologyPhysical activityPhysical therapyOverweightControl (management)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study demonstrates how SMART (Specific, Measurable, Attainable, Realistic and Timely) goals set by children in a lifestyle intervention contributed favorably to weight outcomes. Children (6-12 years) set goals with a registered dietitian over six months. Goals were classified according to their type (diet or activity), direction, (increase healthy or decrease unhealthy), and theoretical constructs. Theoretical constructs included the Theory of Planned Behavior's attitudes (i.e., changing beliefs about behaviour outcomes), subjective norm (i.e., incorporation of health recommendations) and perceived behavioural control (i.e., over goal barriers and facilitators). Constructs from a Socio-Ecological Model (family or individual) were also applied. Participants who maintained or decreased their body mass index for-age-and-sex z-scores (BAZ) after six months created significantly more goals related to the subjective norm compared to those whose BAZ increased (p = 0.003). Future interventions using SMART goals should incorporate health recommendations (i.e., the subjective norm) through actionable items among children to promote success.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,285 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations11
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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