Promising Practices for the Prevention and Control of Obesity in the Worksite
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To identify worksite practices that show promise for promoting employee weight loss. Data Source. The following electronic databases were searched from January 1, 1966, through December 31, 2005: CARL Uncover (via Ingenta), CDP, CINAHL, Cochrane Central Register of Controlled Trials, Cochrane Library, CRISP, Dissertation Abstracts, EMBASE, ERIC, Health Canada, INFORM (part of ABI/INFORM Proquest), LocatorPlus, New York Academy of Medicine, Ovid MEDLINE, SPORTDiscus, PapersFirst, PsycINFO, PubMed, and TRIP. Study Inclusion and Exclusion Criteria. Included studies were published in English, conducted at a worksite, designed for adults (aged ≥18 years), and reported weight-related outcomes. Data Extraction. Data were extracted using an online abstraction form. Data Synthesis. Studies were evaluated on the basis of study design suitability quality of execution, sample size, and effect size. Changes in weight-related outcomes were used to assess effectiveness. Results. The following six promising practices were identified: enhanced access to opportunities for physical activity combined with health education, exercise prescriptions alone, multicomponent educational practices, weight loss competitions and incentives, behavioral practices with incentives, and behavioral practices without incentives. Conclusions. These practices will help employers and employees select programs that show promise for controlling and preventing obesity. (Am J Health Promot 2011;25[3]:e12–e26.)
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 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 | 0,015 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».