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Enregistrement W2944135304 · doi:10.2196/13141

Promoting Small Business Support of Youth Physical Activity in Low-Income, Minority Neighborhoods: Protocol for a Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2944135304 sur OpenAlexvenueno aff
Richard R. Suminski, Shannon M. Robson, Jennie Turner, Eric Plautz

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Nursing ResearchNational Institutes of Health
Mots-clésSmall businessRandomized controlled trialIntervention (counseling)Cluster randomised controlled trialBusinessPsychologyMarketingMedicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An unacceptably high percentage of our nation's low-income, minority youth (age<18 years) are not regularly physically active. One reason for this could be their lack of access to quality youth physical activity opportunities (YPAOs). Our previous research found that small businesses (<500 employees), which represent over 99.64% (27.9/28.0 million businesses in United States) of all employers, are powerful resources for creating and improving YPAOs. In accordance with the socioecological model and established philanthropic principles, we developed an alpha version of an intervention (alpha-i) for increasing small businesses' involvement with YPAOs. OBJECTIVE: The aims of this proposed study are to (1) create a beta version (beta-i) of the intervention and (2) conduct a pilot study of its impact on small business support for YPAOs and YPAO utilization by the youth in low-income, minority neighborhoods. METHODS: The alpha-i will be refined using information from focus groups and surveys conducted with small business owners and managers, YPAO providers, and parents and guardians of the youths from low-income, predominantly minority neighborhoods. A cluster randomized controlled trial will then be conducted for 1 year to examine the effects of the refined intervention (beta-i) on small business support for YPAOs in 10 low-income, minority neighborhoods. The control group of neighborhoods (n=10) will be provided with a standard practice intervention. The primary outcome for aim 2 will be the percentage of small businesses not supporting YPAOs at baseline that subsequently provide support for YPAOs at follow-up. We also will consider the US dollar equivalent of all types of support (monetary, goods/services, and time) donated for YPAOs by small businesses. In addition, we will examine the impact of the increased small business support for YPAOs on YPAO utilization by the youth. RESULTS: As of May 1, 2019, all YPAOs and small businesses in the study neighborhoods have been identified, and surveys have begun with these groups. In addition, 9 focus groups were completed, and the data have been transcribed. We anticipate that manuscripts regarding these aspects of the study will be submitted in fall 2019. CONCLUSIONS: The proposed study is significant because it will provide evidence that an easily replicated approach can be used to increase small business support for YPAOs and that this support results in greater use of the YPAOs by youth. A logical next step will be to determine if YPAO changes resulting from increased small business support positively influence youth physical activity levels. CLINICALTRIAL: ClinicalTrials.gov NCT03936582; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03936582. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/13141.

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)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,100
Score d'incertitude au seuil0,334

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0390,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0070,005
Méta-épidémiologie (sens large)0,0140,005
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0060,004
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0100,013
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1000,014

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 Opus0,591
Tête enseignante GPT0,715
Écart entre enseignants0,123 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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