Determinants of Drop-Out from a Healthy Lifestyle Intervention: Experience from the Centre Pediatrique d'Intervention en Prevention et en Readaptation Cardiovasculaires ( Circuit) Program
Notice bibliographique
Résumé
<p>Background: CIRCUIT (CHU Sainte-Justine, Montréal) is a lifestyle intervention focused on increasing physical activity among youth aged 5 to18 y at risk of cardiovascular disease. Over a 2-year period, a personalized strategy is delivered by a team comprising a kinesiologist, dietician and psychologist. Obesity intervention programs typically report high attrition rates.</p> \n \n<p>Objectives: Estimate the prevalence and identify the determinants of drop-out among CIRCUIT participants.</p> \n \n<p>Methods: Anthropometrics and socioeconomic characteristics were collected at baseline. Drop out was defined as ceasing attendance prior to the 1-year follow-up. Differences in baseline characteristics between those who dropped out (n=261) and those who pursued (n=226) CIRCUIT were analyzed using chi-square-, Fisher’s exact-, and t-tests. Logistic regression models adjusted for age, sex, body mass index (BMI) z-score and socio-demographic characteristics.</p> \n \n<p>Results: The drop-out rate for CIRCUIT was 54%. Youth who dropped out were older (mean age 12.6 vs. 11.3 y; p&#60;0.001), less likely to live with both parents (59% vs. 69%, p=0.03), and spent less time living with their mother (69% vs 82%, p&#60;0.001). Their mothers were also less likely to complete high school (81% vs. 89%, p=0.015). No group differences were observed for sex, ethnicity, zBMI, fathers’ education and % of time spent living with the father. In logistic regression models, only older age at initiation of the intervention (OR: 1.1, p&#60;0.001) and lower maternal education (OR: 1.98, p=0.032) predicted drop out.</p> \n \n<p>Conclusion: Although comparable to other programs, attrition was high. Promoting earlier initiation and tailoring the program to parental level of education may improve retention to CIRCUIT.</p>
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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 ».