Une vaste étude générale révèle que les interventions basées sur les applications et les appareils portables peuvent susciter des améliorations modestes mais significatives de l'activité, de l'alimentation et du poids des enfants, offrant ainsi des voies numériques évolutives vers des habitudes plus saines.
Revue : Interventions en matière de cybersanté et de mHealth sur le mode de vie pour les enfants et les adolescents : examen général systématique et méta-méta-analyse. Crédit d'image : Elizaveta Galitckaia/Shutterstock
Dans une étude récente publiée dans la revue Journal de recherche sur Internet médicalles chercheurs ont évalué si la santé électronique (e-santé) et la santé mobile (mSanté) les interventions améliorent les résultats en matière de mouvement, d'alimentation, de sommeil et de poids chez les enfants et les adolescents.
Sommaire
Arrière-plan
De nombreux enfants ne parviennent pas à atteindre leurs objectifs quotidiens en matière de mouvement et de régime alimentaire, une tendance liée à des notes plus faibles, une humeur maussade et des maladies futures. e-santé et mSanté les outils rencontrent les jeunes sur les téléphones, les appareils portables et le Web, offrant du coaching, des jeux, des rappels et une assistance. Ils peuvent augmenter l’activité physique modérée à vigoureuse (APMV), réduire le temps passé devant un écran, augmenter la consommation de fruits et légumes et peut cibler le sommeil, bien que les preuves actuelles chez les jeunes restent limitées et peu concluantes.
Étant donné que les petits changements s’accumulent, les coups de pouce pourraient s’étendre aux salles de classe et aux cliniques. Pourtant, les preuves sont dispersées dans des essais contrôlés randomisés (ECR) et des critiques de qualité inégale.
Des recherches plus approfondies devraient préciser quelles fonctionnalités fonctionnent le mieux, pour qui et pendant combien de temps.
À propos de l'étude
Les chercheurs ont effectué un aperçu préenregistré des revues en utilisant les éléments de rapport préférés pour les revues systématiques et les méta-analyses (PRISME) cadre et une conception de la population, de l'intervention, de la comparaison, des résultats et de l'étude (PICOS) stratégie.
Les sources éligibles étaient des revues systématiques et des méta-analyses comprenant principalement ECR d'interventions numériques ciblant l'activité physique, le comportement sédentaire, le sommeil ou l'alimentation chez les participants de moins de 18 ans.
Les interventions comprenaient des sites Web, des applications, un service de messages courts (SMS) messagerie texte, appareils portables, jeux d'exercices ou mixtes e-santé et mSanté approches, par rapport à l'absence d'intervention, aux soins habituels, à la simulation ou aux contrôles de l'attention.
Les chercheurs ont examiné les dossiers de manière indépendante, extrait les données et évalué la qualité des examens à l'aide d'un outil de mesure pour évaluer les examens systématiques-2 (AMSTAR-2).
Pour résumer les effets, l’équipe a regroupé les différences moyennes standardisées (CMS) et, le cas échéant, les différences moyennes (MD) avec des intervalles de confiance à 95 % sous des modèles à effets aléatoires, une hétérogénéité quantifiée (I²) et inspecté les tracés en entonnoir pour détecter les biais de publication.
Ils ont calculé la surface couverte corrigée (DPA) pour évaluer le chevauchement entre les essais dans les revues, les niveaux de preuves classés et la force des recommandations. Les analyses de sous-groupes ont évalué l'âge (<13 contre ≥13 ans), la durée de l'intervention (<8, 8 à 11 et ≥12 semaines), le mode de prestation (application uniquement, Web uniquement, SMS-uniquement, wearables, exergames ou mixtes), et AMSTAR-2 notation.
Résultats de l'étude
Dans 25 revues systématiques synthétisant 440 essais randomisés et 133 501 participants, les interventions numériques ont produit de petits effets favorables sur le mouvement, l’alimentation et le poids. APMV augmenté (CMS 0,18, intervalle de confiance à 95 % 0,09-0,27), et l'activité physique totale a également augmenté (CMS 0,24, 0,13-0,35).
Les changements alimentaires étaient modestes, comme une diminution de la consommation de graisses (CMS −0,10, 0,02–0,18) et une consommation de fruits et légumes légèrement plus élevée (CMS 0,11, ~0,00-0,22).
Résultats liés au poids améliorés : indice de masse corporelle (IMC) a diminué (CMS −0,19 ; MARYLAND −0,22 kg/m²), et le poids corporel a diminué (CMS −0,15 ; MARYLAND −0,99 kg). Le pourcentage de graisse corporelle a également diminué (MARYLAND −0,47 %), ce qui correspond à de modestes améliorations de l’adiposité.
Positif CMS indiquer les effets favorisant l'intervention ; pour IMC cela correspond à une réduction. Résultats sur le comportement sédentaire divergents selon les paramètres : regroupés CMS étaient non significatifs avec une forte hétérogénéité, mais MD ont suggéré des réductions quotidiennes du temps de sédentarité (environ -24 minutes) et du temps passé devant un écran (environ -22 minutes).
La durée du sommeil n'a montré aucun changement significatif sur la base de données rares provenant d'examens de mauvaise qualité et de mesures hétérogènes.
Les caractéristiques de conception ont façonné les résultats, car les programmes courts de moins de huit semaines ont généré des gains plus importants en APMV que les plus longs (environ CMS 0,86 contre 0,19), alors que les programmes d'une durée de douze semaines ou plus sont mieux réduits IMC (à propos CMS 0,46 contre −0,07), une tendance cohérente avec une augmentation rapide de la motivation pour l'activité et une physiologie plus lente pour le changement de poids.
Par mode de diffusion, les programmes exclusivement portables ont produit les effets les plus importants sur le temps de sédentarité (CMS proche de 0,97), ce qui suggère que les invites en temps réel peuvent déplacer la position assise.
Les approches basées uniquement sur les applications ont donné les meilleurs résultats pour IMC (CMS proche de 0,78 contre 0,00 à 0,31 pour les autres modes), reflétant probablement une autosurveillance fréquente, des commentaires personnalisés et des objectifs ludiques qui soutiennent la gestion du poids.
Aucune différence constante par groupe d’âge (<13 ans vs ≥13 ans) n’est apparue pour APMVactivité totale, IMCou un comportement sédentaire.
La plupart des avis inclus ont reçu une note faible ou critique AMSTAR-2ce qui peut gonfler les effets dans certains domaines, en particulier le comportement sédentaire, et l'asymétrie du tracé en entonnoir pour les résultats de l'activité suggère l'absence de petites études négatives ; les effets réels peuvent donc être légèrement inférieurs. Malgré cela, l’hétérogénéité statistique était faible à modérée pour plusieurs critères de jugement clés, et le chevauchement entre les revues était léger selon les DPAprenant en charge la précision des signaux agrégés.
Les notes de recommandation étaient généralement B pour APMVl'activité totale, l'alimentation et le poids, et C pour le comportement sédentaire et le sommeil, reflétant un niveau de confiance modéré à faible dans la base de données probantes.
D’un point de vue de santé publique, même de petits gains par enfant peuvent s’accumuler : le fait de donner seulement 10 à 20 minutes supplémentaires de mouvement, quelques portions quotidiennes supplémentaires de produits ou de modestes améliorations de poids chez des milliers d’élèves pourrait modifier les profils de risque à l’échelle de l’école.
Étant donné que les interventions exploitent les appareils existants, elles peuvent être particulièrement utiles dans les contextes où le temps de travail du personnel est limité, permettant aux enseignants, aux pédiatres et aux parents de renforcer les routines saines entre les visites.
L'absence de bénéfices évidents en matière de sommeil et les résultats mitigés en matière de sédentarité laissent entrevoir des objectifs pour les conceptions de nouvelle génération, notamment des routines d'heure du coucher respectueuses des habitudes, un engagement parental et des signaux environnementaux pour interrompre la position assise.
Conclusions
La santé numérique peut aider les familles à adopter des comportements plus sains. Chez les enfants et les adolescents, e-santé et mSanté Les outils produisent des améliorations légères mais constantes en matière d’activité physique, d’alimentation et de poids, avec des effets peu clairs sur le comportement sédentaire et peu d’impact sur le sommeil.
Les séances courtes semblent être les meilleures pour l'activité, tandis que les programmes plus longs aident à prendre du poids. Donner la priorité à l’autosurveillance et aux appareils portables basés sur des applications, intégrer des programmes dans les écoles et les soins primaires et garantir un accès équitable peuvent amplifier les avantages.
