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Enregistrement W4414126215 · doi:10.64149/j.carcinog.24.4s.48-58

Digital Health Interventions for Managing Pediatric Obesity: A Systematic Review of Mobile Apps and Telehealth Strategies

2025· review· en· W4414126215 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Carcinogenesis · 2025
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTelehealthPsychological interventionObservational studymHealthDigital healthIntervention (counseling)TelemedicinePopulationBehavior change methodsSystematic review

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The growing number of children and adolescents with obesity has sparked growing interest into innovative digital health solutions, including mobile applications and telehealth approaches. These methods feature the possibility of remote monitoring and feedback, personalized guidance, along with support that can augment improving dietary habits, increase exercise, and maintain a healthy weight over time in the young population. However, despite the increase in their use, there is no complete summary of their effectiveness and implementation barriers. Objective: Develop a systematic review of the literature on the effectiveness of obesity digital health interventions focusing on mobile health (mHealth) applications and telehealth in order to evaluate the behavioral outcomes, adherence to the interventions, and the technology’s ease of use of those strategies. Methods: A systematic search of the literature was conducted through peer-reviewed publications using PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar for the years 2010 to 2025. The criteria looked for articles engaging children and adolescents aged between 2 to 18 years undergo digital intervention for weight management. Data captured included the design of the intervention and its duration, population of the study, outcomes based on behaviors, changes in BMI, satisfaction, and user satisfaction. Quality of included studies was measured with the Newcastle-Ottawa Scale for observational studies and the Cochrane Risk of Bias Tool for randomized controlled trials. The effectiveness and intervention outcomes of complex public health challenges were analyzed using descriptive synthesis, evaluation of patterned intervention outcomes, and correlation analysis. Results: The final synthesis yielded 120 responses and relevant studies. It is notable that mobile apps and telehealth services are moderately to highly effective at fostering increased physical activity, improved dietary habits, and lower body mass index (BMI) among children and adolescents within the age range of 6-17 years. Positive behavioral outcomes along with high user satisfaction were reported by most studies, especially when caregivers provided support during interactive interventions. However, limited engagement, usability, and low levels of digital literacy are frequently presented as challenges. A correlational analysis further identified a strong positive correlation between the perceived effectiveness of the intervention and its frequency. Conclusions: This systematic review highlights the ability of health technology to transform pediatric obesity through remote and self-directed care. Significant improvements were observed concerning mobile applications and telehealth services, especially regarding self-monitoring and boosting active behavioral changes. However, sustained engagement, motivation from the children, and equitable access remain critical concerns. It is important to assess the primary modifying factors for sustained engagement and motivation in future research on pediatric populations of diverse socio-economic backgrounds.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,164
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,403 · 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