Neighborhood Environments and Changes in Obesity and in Lifestyle Behaviors Among Children Enrolled in Obesity Management Interventions: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Neighborhood determinants of health have been documented in several populations, yet less is known about their role in pediatric obesity treatment. A systematic review of longitudinal studies examining associations between neighborhood environment features and changes in obesity and in lifestyle behaviors among children participating in obesity management interventions was conducted. METHODS: Searches were conducted in Medline, Embase, CINAHL, and Web of Science for peer-reviewed articles published in English from database inception until April 2025. We included studies of children with overweight/obesity at baseline, participating in multicomponent obesity management interventions, and with at least one pre- and one post-intervention measurement of obesity or lifestyle behaviors. RESULTS: Of the 27,310 records screened, six met inclusion criteria. Studies were conducted in the United States (n = 5) and United Kingdom (n = 1), with participants' age ranging from 6 to 18 years, and a total of 13,364 participants. Studies examined availability of parks (n = 3), supermarkets (n = 2), greenspaces (n = 1), walkability (n = 1), recreational facilities (n = 1), and neighborhood deprivation (n = 1). Residing in neighborhoods with more parks was associated with greater reductions in post-intervention body mass index in two studies. Inconsistent findings relating availability of supermarkets to changes in fruit and vegetable intake were reported. Residing in neighborhoods with more recreational facilities was associated with increases in objectively measured physical activity but not with self-reported screen time. CONCLUSION: Findings among the few studies that examined neighborhood determinants of obesity management outcomes among children were inconsistent. Neighborhood resources that support physical activity (parks, recreational facilities) may be associated with better outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».