GRADE ADOLOPMENT Process to Develop 24-Hour Movement Behavior Recommendations and Physical Activity Guidelines for the Under 5s in the UK, 2019
Notice bibliographique
Résumé
Background: This article summarizes the approach taken to develop UK Chief Medical Officers’ physical activity guidelines for the Under 5s, 2019. Methods: The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE)-Adaptation, Adoption, De Novo Development (ADOLOPMENT) approach was used, based on the guidelines from Canada and Australia, with evidence updated to February 2018. Recommendations were based on the associations between (1) time spent in sleep, sedentary time, physical activity, and 10 health outcomes and (2) time spent in physical activity and sedentary behavior on sleep outcomes (duration and latency). Results: For many outcomes, more time spent in physical activity and sleep (up to a point) was beneficial, as was less time spent in sedentary behavior. The authors present, for the first time, evidence in GRADE format on behavior type–outcome associations for infants, toddlers, and preschoolers. Stakeholders supported all recommendations, but recommendations on sleep and screen time were not accepted by the Chief Medical Officers; UK guidelines will refer only to physical activity. Conclusions: This is the first European use of GRADE-ADOLOPMENT to develop physical activity guidelines. The process is robust, rapid, and inexpensive, but the UK experience illustrates a number of challenges that should help development of physical activity guidelines in future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».