Clinical and school-based intervention strategies for youth obesity prevention: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: In the last couple of decades, numerous intervention strategies (ISs) have been formulated in school/community or clinical sectors using physical activity (PA) in order to prevent youth obesity because they have been highly effective in addressing this issue. These two sectors have revealed some interesting information in terms of efficient results and best practice mechanisms, but comparisons between them to learn about their functioning have been rare. Methods: Therefore, the aim of this systematic review was to analyze and synthesize PA ISs from school/community or clinical domains for the period 2013-2017, in French or English, targeting youths aged 5-19 years old through primary, secondary, and tertiary prevention. Results: In total, 68 full articles were reserved for data extraction and synthesis and 617 were excluded because they did not meet eligibility criteria (61 of 68 were kept for the final analysis). The results identified a number of differences between the studies of the various IS sectors and also a third type of IS, mixed sector. Mixed ISs (clinical and school-community) have a special advantage because they can benefit from the strengths of both school/community-based and clinical-based ISs. Mixed ISs showed the most promising results. This review also highlighted the differences between sectors and their ISs in terms of intervention teams, prevention objectives, duration, materials, and efficiency. Conclusion: Future studies should focus on establishing a prevention program in a given geographical area involving all stakeholders with their respective skills/knowledge, in the area of decision-making and in the development of ISs, to ensure that the program is the most efficient and best adapted to its environment.
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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 | 0,017 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».