Results of a Rural School-Based Peer-Led Intervention for Youth: Goals for Health
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: School-based interventions are critical for enhancing the health of youth. The Goals for Health (GFH) school-based project was a goal-setting and life-skills intervention conducted in rural areas to increase self-efficacy, knowledge, and positive behaviors related to healthy eating. The intervention was peer-led with high school students teaching health and life skills to sixth-grade students. The purpose of this study was to examine the impact of the GFH school-based program on healthy eating outcomes related to self-efficacy, attitudes, knowledge, and behavior, and to examine the impact of quality of program implementation on the above outcomes. METHODS: Twenty-three rural schools in Virginia (15) and New York (8) participated in the study. Twelve of the schools were intervention schools that received the 12-week GFH program. The remaining 11 were wait-list control schools. Sixth graders (n = 2120 baseline) from all schools were surveyed at 4 time points (preintervention, postintervention, 1 and 2 year follow-up). RESULTS: Results included significant change patterns across the 4 assessment points in the predicted direction for healthy eating-related self-efficacy and fat and fiber knowledge. No significant change patterns were found at follow-up for fat, fiber, or fruit and vegetable intake. Results also indicated differences across gender and ethnicity and significant findings related to quality of implementation. CONCLUSIONS: Future interventions need to provide opportunities to practice healthy living skills over an extended period of time, include components that focus on contextual change in the school and the family, and monitor program implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».