MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4401523871 · doi:10.2196/57509

Multidimensional School-Based and Family-Involved Interventions to Promote a Healthy and Sustainable Lifestyle (LIVELY) for Childhood Obesity Prevention: Study Protocol

2024· article· en· W4401523871 sur OpenAlexvenueno aff
Sara Basilico, Maria Vittoria Conti, Ilaria Ardoino, Chiara Breda, Federica Loperfido, Elena Klaic, Linda Spialtini, Andreana Foresta, Francesca Orsini, Luisa Ojeda‐Fernández, Stefano Conca Bonizzoni, Elisabetta Modena, Yasamin Tootoonchi Hamedani, Federica Villa, Hellas Cena, Marta Baviera, Carlotta Franchi

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChildhood obesityPsychological interventionProtocol (science)GerontologyMedicinePsychologyObesityAlternative medicineOverweightNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Childhood obesity has become a significant public health concern over the past 2 decades, posing multifactorial challenges, including modifiable factors like dietary habits, physical activity, screen time, and sleeping habits. Prevention efforts require a comprehensive approach comprising educational interventions, collaboration among multidisciplinary teams, and community engagement. Since schools play a central role in children's lives, they are the ideal setting for promoting healthy habits. OBJECTIVE: The LIVELY (Multidimensional School-Based and Family-Involved Interventions to Promote a Healthy and Sustainable Lifestyle) study will assess the prevalence of overweight and obesity in primary school children and identify contributing factors within families. Additionally, it aims to implement and evaluate a multidimensional, multidisciplinary intervention to foster a sustainable and healthy lifestyle, ultimately working toward preventing obesity in school-aged children. METHODS: During the school year, each class will be individually involved in a multidimensional educational intervention covering the topics of healthy, sustainable nutrition and lifestyle. Children will also participate in a multimedia lab where they will create an animated cartoon. The lectures will engage them through various methods, including direct instructions, games, and drawing activities, to stimulate and enhance their learning and involvement. RESULTS: Data collection began in October 2023 and will last until the end of October 2024. A sample of 227 children from 14 classes was included in the study. The mean age was 8.9 (SD 1.2) years, and 48% (n=110) were males. Among the overall sample, 18.1% (n=41; 95% CI 13.7%-23.7%) were overweight, while 5.3% (n=12; 95% CI 3%-9%) had obesity. Males had a higher prevalence of obesity than females (9.1%, n=10 vs 1.7%, n=3, P=.03, respectively). Otherwise, the prevalence of central obesity was similar between the two (P=.329). Data analysis and the presentation of the complete results will be available after the end of 2024. CONCLUSIONS: The study could lead to the structuring of an educational intervention model in school settings aimed at preventing childhood obesity. Moreover, it could help raise awareness of childhood obesity and help prevent this public health issue. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05966051; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05966051. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/57509.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0050,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0570,009

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 Opus0,135
Tête enseignante GPT0,525
Écart entre enseignants0,390 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Research Protocols→Même sujetObesity, Physical Activity, Diet→Travaux en français237 207→