Lifestyle eHealth and mHealth Interventions for Children and Adolescents: Systematic Umbrella Review and Meta–Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: eHealth and mobile health (mHealth) interventions are promising in promoting healthy behaviors among children and adolescents. OBJECTIVE: This systematic umbrella review and meta-meta-analysis aimed to evaluate the effectiveness of eHealth and mHealth interventions in promoting healthy behaviors among children and adolescents. METHODS: Nine databases were searched for systematic reviews and meta-analyses of randomized controlled trials of eHealth and mHealth interventions targeting physical activity, sedentary behavior, sleep, and dietary outcomes in children and adolescents aged below 18 years. Screening, data extraction, and all assessments were completed by 2 reviewers. Study quality was assessed using the AMSTAR-2 (A Measurement Tool to Assess Systematic Reviews-2) checklist, and meta-analyses were conducted to combine effect sizes using random effects models. Subgroup analyses examined participant and intervention characteristics. RESULTS: A total of 25 systematic reviews comprising 440 randomized controlled trials and 133,501 participants, mostly involving healthy children and adolescents (n=18, 72%) or those who were overweight or with obesity (n=4, 16%), were included. Interventions mostly included active video games or serious games (n=8, 32%), various mHealth interventions (n=6, 24%), various eHealth interventions (n=5, 20%), combined eHealth and mHealth interventions (n=4, 16%), wearables (n=1, 4%), and computer-based interventions (n=1, 4%). Most studies (n=18, 72%) had critically low AMSTAR-2 scores. Meta-analyses based on standardized mean difference (SMD) showed significant effects (all P<.05) for moderate to vigorous physical activity (SMD 0.18, 95% CI 0.09-0.27), total physical activity (SMD 0.24, 95% CI 0.13-0.35), fat intake (SMD 0.10, 95% CI 0.02-0.18), fruit and vegetable intake (SMD 0.11, 95% CI 0.00-0.22), BMI (SMD 0.19, 95% CI 0.11-0.27), and body weight (SMD 0.15, 95% CI 0.01-0.30). No effects were found for sedentary behavior (SMD 0.12, 95% CI -0.11 to 0.35) or sleep (SMD 0.27, 95% CI -0.09 to 0.63). Shorter interventions (lasting <8 weeks) had a greater effect on moderate to vigorous physical activity than longer interventions (lasting ≥8 weeks), while longer interventions (lasting ≥12 weeks) had a greater effect on BMI compared with shorter interventions. CONCLUSIONS: eHealth and mHealth interventions offer modest but meaningful improvements in physical activity, diet, and weight management in children and adolescents, with important implications for integrating digital tools into health promotion strategies. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42024537019; https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/view/CRD42024537019.
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 | 0,020 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,040 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 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 ».