Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Corespondență: Emily A. Knapp ([email protected])
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Școala de Medicină a Universității Johns Hopkins, Baltimore, Maryland, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Școala de Medicină a Universității Johns Hopkins, Baltimore, Maryland, SUA
Colegiul de sănătate și servicii umane, Universitatea George Mason, Fairfax, Virginia, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Școala de Medicină a Universității Johns Hopkins, Baltimore, Maryland, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Școala de Medicină a Universității Johns Hopkins, Baltimore, Maryland, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Corespondență: Emily A. Knapp ([email protected])
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Școala de Medicină a Universității Johns Hopkins, Baltimore, Maryland, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Școala de Medicină a Universității Johns Hopkins, Baltimore, Maryland, SUA
Colegiul de sănătate și servicii umane, Universitatea George Mason, Fairfax, Virginia, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Școala de Medicină a Universității Johns Hopkins, Baltimore, Maryland, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Școala de Medicină a Universității Johns Hopkins, Baltimore, Maryland, SUA
Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health, Baltimore, Maryland, SUA
Abstract
Obiectiv
Această lucrare promovează metode și modele riguroase subutilizate în prezent în cercetarea obezității, informate de o recentă revizuire sistematică a metodelor și riscurilor de prejudecată în studiile de politici, programe și modificări ale mediului construit pentru prevenirea și controlul obezității.
Metode
Pentru a determina starea actuală a domeniului, au fost căutate baze de date relevante din 2000 până în 2017 pentru a identifica studii care se potrivesc criteriilor de includere. Proiectarea studiului, abordarea analitică și alte detalii ale metodelor de studiu au fost abstractizate. Aceste descoperiri informează recomandările pentru cercetătorii în domeniul obezității și pentru domeniu în ansamblu.
Rezultate
Identificate anterior au fost 156 de studii experimentale naturale. Cele mai multe au fost secțiuni transversale (35%), comparare pre - post cu un singur grup (31%) sau modele de diferență în diferențe (29%). Puțini au folosit modele cauzale riguroase, cum ar fi seriile de timp întrerupte cu mai mult de două puncte de timp, metodele de scor de înclinație sau variabilele instrumentale. Este discutată relevanța potențială pentru cercetarea obezității și sunt furnizate recomandări pentru cercetătorii în domeniul obezității.
Concluzii
Pentru a consolida proiectele de studii de experimente naturale și a spori validitatea rezultatelor, cercetătorii ar trebui să ia în considerare și să controleze cu atenție confuzia și selecția grupurilor de comparație și să ia în considerare proiectele de studiu care abordează aceste prejudecăți.
- Metode de evaluare a experimentelor naturale în obezitate Analiza sistematică a dovezilor - NCBI Bookshelf
- Metode de evaluare a experimentelor naturale în obezitate O revizuire sistematică contează medicina
- Morus alba (dud), un compus natural puternic în gestionarea obezității - ScienceDirect
- Oportunități în zona Houston pentru pregătirea studenților de licență în obezitate și nutriție (HOUSTON)
- Este obezitatea un-American Boala se referă la prejudecăți percepții implicite ale identității naționale -