THE USE OF ADMINISTRATIVE DATA TO STUDY THE TRIPLE P – POSITIVE PARENTING PROGRAM
Notice bibliographique
Résumé
This study is among the first Canadian population-based evaluations designed to examine associations of the Triple P – Positive Parenting Program (Triple P) for mother and child outcomes at the community level. Uniquely, this study was conducted independently of program implementation, using data collected for other purposes. Three anonymized British Columbia provincial administrative data sources were used, in addition to program data collected by administrators (Island Health). The study employed a quasi-experimental design to examine benefits of Triple P at the community level, and used sociodemographic community characteristics to match 11 target communities where Triple P was implemented with comparison communities where Triple P was not implemented. The study’s design and analyses took into account the phased-in implementation of Triple P across Vancouver Island (2004–2008), drawing on pre- and post-implementation data for all of the studied communities. Hierarchical linear modeling results showed that children living in communities where the program had been administered were more likely to have been diagnosed with conduct disorders and to have used counseling services. Program intensity was not associated with any of the child health outcomes. For mothers, higher program intensity was associated with lower odds of being diagnosed with mental health conditions. Future research should continue to demonstrate the feasibility of a population-based approach and the use of secondary data along with program data to examine community-based intervention programs.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».