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Enregistrement W4414950612 · doi:10.1101/2025.10.06.25337454

Effectiveness of interventions involving parents on children’s eating behaviours: protocol for a systematic review and meta-analysis

2025· review· en· W4414950612 sur OpenAlexaff
Fatemeh Khorramrouz, Sarah Rae, Michaela Kucab, Elizabeth Uleryk, Jonathon L. Maguire, Petros Pechlivanoglou, Kevin E. Thorpe, Elena M. Comelli, Catherine S. Birken

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionData extractionProtocol (science)Intervention (counseling)Systematic reviewPublic healthMEDLINEGrey literatureRandomized controlled trial

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Parents play a pivotal role in shaping their children’s food environment and eating behaviours. Involving parents in interventions designed to promote nutritional outcomes, such as dietary intake in children has been shown to improve parental feeding practices. However, it remains unclear how such interventions influence children’s eating behaviour outcomes. This protocol describes the methods of a systematic review evaluating the effectiveness of interventions involving parents in improving the eating behaviours of healthy children aged 0 to 12 years. Methods and analysis Electronic databases including MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, APA PsycINFO, CINAHL, Scopus, and Web of Science will be searched from inception to September 2025. A search strategy is developed to identify randomized controlled trials (RCTs) directly involving parents and reporting eating behaviours in children as either primary or secondary outcomes. Two independent reviewers will screen identified records and extract data on study, participant and intervention characteristics. Study results relevant to our primary and secondary outcomes will also be extracted using a pre-piloted standardized data extraction form. We will use the Cochrane Risk of Bias tool and GRADE approach to assess risk of bias and quality of evidence assessment, respectively. Where possible, meta-analysis using random-effects models will be performed, otherwise a qualitative summary will be provided. Ethics and dissemination Ethics approval is not required for this study as no primary data will be collected. The findings will provide valuable insights for stakeholders to inform and optimize public health policies and practices aimed at empowering families to promote healthy eating behaviours early in childhood. The results will be submitted for publication in a peer-reviewed journal. PROSPERO registration number CRD420251076540 Strengths and limitations of this study This review will include only randomized controlled trials, which are considered the gold standard for evaluating intervention effectiveness and provide high-quality evidence. A comprehensive search strategy across multiple electronic databases and grey literature will be used to identify the existing literature. Study selection, data extraction, and risk of bias assessment will be conducted independently by two reviewers to enhance reliability and reduce potential bias. Variability in intervention components, outcome measures, and follow-up durations may introduce heterogeneity and limit the interpretability of findings. Excluding non-randomized studies may result in the omission of potentially relevant evidence from real-world or community-based interventions that lack trial-based designs.

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)0,091
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,138
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,479

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0910,138
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0090,006
Méta-épidémiologie (sens large)0,0280,038
Bibliométrie0,0140,014
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0090,008
Science ouverte0,0060,005
Intégrité de la recherche0,0090,010
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1000,012

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 Opus0,114
Tête enseignante GPT0,440
Écart entre enseignants0,326 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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