The Effectiveness of Indigenous Knowledge-Based Lifestyle Interventions in Preventing Obesity and Type 2 Diabetes Mellitus in Indigenous Children in Canada: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Indigenous children in Canada have high rates of obesity and type 2 diabetes mellitus (T2DM). Culturally appropriate interventions, guided by an Indigenous knowledge-based view of health, are crucial to target these conditions. The objective of this systematic review was to assess the impact of indigenous Knowledge-based lifestyle interventions on the prevention of obesity and T2DM in Indigenous children in Canada. Methods: Database searches were conducted from inception until February 22, 2022. The main outcomes were changes in Body Mass Index (BMI) z-score and the development of T2DM. The other outcomes included adiposity, metabolic, and lifestyle determinants of health. The GRADE approach was used to assess confidence in the evidence. Results: Four non-randomized controlled trials (non-RCTs) and six uncontrolled studies were identified. Peer-led interventions led to a reduction in BMI z-score and waist circumference. GRADE assessment revealed very low quality of evidence due to a lack of randomization and small sample sizes. There were no diabetes-specific reported programs. Conclusion: Limited evidence from non-randomized studies suggest that peer-led indigenous Knowledge-based lifestyle interventions improve BMI z-score and central adiposity. There is a need for community-owned and adequately powered randomized studies for interventions that aim to treat and prevent obesity and T2DM in Indigenous children in Canada. Systematic Review Registration: PROSPERO CRD42017072781.
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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 | 0,008 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».