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Enregistrement W2973557144 · doi:10.1186/s12966-019-0876-4

Adoption, implementation and sustainability of school-based physical activity and sedentary behaviour interventions in real-world settings: a systematic review

2019· review· en· W2973557144 sur OpenAlexaff
Samuel Cassar, Jo Salmon, Anna Timperio, Patti-Jean Naylor, Femke van Nassau, Ana María Contardo Ayala, Harriet Koorts

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2019
Typereview
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesAustralian Government
Mots-clésCINAHLPsychological interventionPsycINFOSystematic reviewMedicineMEDLINEInclusion (mineral)Medical educationIntervention (counseling)Health promotionBehavioural sciencesGerontologyPsychologyPublic healthNursingPolitical scienceSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Globally, many children fail to meet the World Health Organization's physical activity and sedentary behaviour guidelines. Schools are an ideal setting to intervene, yet despite many interventions in this setting, success when delivered under real-world conditions or at scale is limited. This systematic review aims to i) identify which implementation models are used in school-based physical activity effectiveness, dissemination, and/or implementation trials, and ii) identify factors associated with the adoption, implementation and sustainability of school-based physical activity interventions in real-world settings. METHODS: The review followed PRISMA guidelines and included a systematic search of seven databases from January 1st, 2000 to July 31st, 2018: MEDLINE, EMBASE, CINAHL, SPORTDiscus, PsycINFO, CENTRAL, and ERIC. A forward citation search of included studies using Google Scholar was performed on the 21st of January 2019 including articles published until the end of 2018. Study inclusion criteria: (i) a primary outcome to increase physical activity and/or decrease sedentary behaviour among school-aged children and/or adolescents; (ii) intervention delivery within school settings, (iii) use of implementation models to plan or interpret study results; and (iv) interventions delivered under real-world conditions. EXCLUSION CRITERIA: (i) efficacy trials; (ii) studies applying or testing school-based physical activity policies, and; (iii) studies targeting special schools or pre-school and/or kindergarten aged children. RESULTS: 27 papers comprising 17 unique interventions were included. Fourteen implementation models (e.g., RE-AIM, Rogers' Diffusion of Innovations, Precede Proceed model), were applied across 27 papers. Implementation models were mostly used to interpret results (n = 9), for planning evaluation and interpreting results (n = 8), for planning evaluation (n = 6), for intervention design (n = 4), or for a combination of designing the intervention and interpreting results (n = 3). We identified 269 factors related to barriers (n = 93) and facilitators (n = 176) for the adoption (n = 7 studies), implementation (n = 14 studies) and sustainability (n = 7 studies) of interventions. CONCLUSIONS: Implementation model use was predominately centered on the interpretation of results and analyses, with few examples of use across all study phases as a planning tool and to understand results. This lack of implementation models applied may explain the limited success of interventions when delivered under real-world conditions or at scale. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO (CRD42018099836).

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)0,050
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,172
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,262

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0500,172
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,011
Bibliométrie0,0110,013
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,403
Tête enseignante GPT0,666
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations330
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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