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Enregistrement W2899522301 · doi:10.1186/s12874-018-0588-5

Putting family into family-based obesity prevention: enhancing participant engagement through a novel integrated knowledge translation strategy

2018· article· en· W2899522301 sur OpenAlexafffundabout
Kathryn Walton, Tory Ambrose, Angela Annis, David W.L., Jess Haines

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Research Methodology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsUniversity of Guelph
Mots-clésKnowledge translationMedicinePsychologyComputer scienceKnowledge management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: With 1 in 4 Canadian preschoolers considered overweight or obese, identifying risk factors for excess weight gain and developing effective interventions aimed at promoting healthy weights and related behaviours among young children have become key public health priorities. Despite the need for this research, engaging and maintaining participation is a critical challenge for long-term, family-based studies. The aim of this study is to describe the implementation and evaluation of a parent-only advisory council designed to engage participants in the implementation and evaluation of a longitudinal, family-based obesity prevention intervention. METHODS: A Family Advisory Council (n = 14 parents, 70% mothers, 64% white), was established to engage participant stakeholders in decisions related to research protocols and strategies to engage and sustain family participation. Using a mixed methods approach, including a participant survey and focus group, we examined the council members' perceptions of their role and the impact this novel integrated Knowledge Translation (iKT) strategy had on the Guelph Family Health Study (GFHS), a longitudinal family-based study. RESULTS: All members of the Family Advisory Council felt the topics discussed were appropriate, felt that their opinions were valued and that their suggestions have had an impact and direct benefit on the GFHS. The addition of the Family Advisory Council led to changes in study protocol (i.e. creation of more detailed intervention emails, creation of kid-friendly accelerometer bands) that may have contributed to the high retention rate of the GFHS (95% at 6-month follow-up). CONCLUSIONS: Engaging parents as research partners in family-based research studies may be an effective way to increase participant engagement and study retention.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,039
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,059
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,207

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,059
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0040,005
Science ouverte0,0030,010
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,981
Tête enseignante GPT0,803
Écart entre enseignants0,179 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations18
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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