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.
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 | 0,012 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».