Gardening initiatives as an approach to cancer prevention for children and youth
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Gardening initiatives may be used to address modifiable risk factors for cancer from an early age. This review synthesizes evidence on the effects of gardening initiatives on modifiable cancer risk factors among school-aged children and youth. STUDY DESIGN: Rapid review. METHODS: A rapid review was conducted in March 2024 using databases (e.g., MEDLINE, PubMed), registers (e.g., ClinicalTrials.gov), and other sources (e.g., Healthevidence.org, Google Scholar). Two reviewers independently screened and selected articles for inclusion, and one completed quality appraisal. Peer-reviewed studies from the past ten years on gardening initiatives in schools, daycares, or community settings in high-income countries were included. Studies had to report health outcomes for children and youth (aged 0-18 years) related to modifiable cancer risk factors including: nutrition behaviors, body weight, physical activity (PA), sedentary behavior, psychosocial factors, and ultraviolet ray (UVR) behaviors. RESULTS: This resulted in forty-eight included studies. Most measured outcomes related to nutrition behaviors, psychosocial factors, body weight, and PA. Fewer studies measured sedentary behavior, and none included UVR behaviors. Gardening initiatives generally led to positive nutrition behaviors (e.g., improved knowledge, dietary diversity), increased PA, decreased sedentary behavior, and improved psychosocial factors (e.g., depression, social cohesion). Effects on body weight and abdominal adiposity were inconclusive. CONCLUSIONS: Gardening initiatives in educational and community settings could help prevent cancer by improving diet, PA, and psychosocial health in children and youth. However, more rigorous, longitudinal studies are needed to better understand their effectiveness, mechanisms, and long-term impact on cancer prevention into adulthood.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».