Assessing implementation fidelity and adaptation in a community-based childhood obesity prevention intervention
Notice bibliographique
Résumé
Little research has assessed the fidelity, adaptation or integrity of activities implemented within community-based obesity prevention initiatives. To address this gap, a mixed-method process evaluation was undertaken in the context of the South Australian Obesity Prevention and Lifestyle (OPAL) initiative. An ecological coding procedure assessed fidelity and adaptation of activity settings, targets and strategies implemented in the second year of four communities. Implementation integrity reflected fidelity and adaptation to local context, whereas efforts resulting in significant deviations from the original plan were deemed to lack fidelity and integrity. Staff implemented 284 strategies in 205 projects. Results show that 68.3 and 2.1% of strategies were implemented with fidelity or adapted, respectively. Overall, 70.4% of all strategies were implemented with integrity. Staff experienced barriers with 29.6% of strategies. Chi-square analyses show statistically significant associations between implementation integrity and strategy type, intervention and behavioural targets. These relationships are weak to modest. The strongest relationship was found between implementation integrity and proximal target. Staff experienced implementation barriers at the coalition, policy, organization, interpersonal and community levels. The greatest range of barriers was encountered working with organizations. To overcome these barriers, staff took greater ownership, invested more time, persisted and allocated more financial resources.
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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 | 0,139 | 0,283 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».