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Enregistrement W2987230975 · doi:10.3390/ijerph16224400

Exploring the Feasibility and Effectiveness of a Childcare PhysicaL ActivitY (PLAY) Policy: Rationale and Protocol for a Pilot, Cluster-Randomized Controlled Trial

2019· article· en· W2987230975 sur OpenAlexafffundabout
Patricia Tucker, Molly Driediger, Leigh M. Vanderloo, Shauna M. Burke, Jennifer D. Irwin, Andrew M. Johnson, Jacob Shelley, Brian W. Timmons

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensMcMaster UniversityHospital for Sick ChildrenInstitute for Clinical Evaluative SciencesSickKids FoundationWestern University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchWestern University
Mots-clésRandomized controlled trialProtocol (science)Cluster (spacecraft)Cluster randomised controlled trialPhysical activityMedicinePsychologyComputer sciencePhysical therapyComputer networkAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Young children are prone to low levels of physical activity in childcare. This environment, inclusive of equipment, policies, and staff, has been identified as influencing young children’s activity behaviours. To date, no study has examined the feasibility and effectiveness of such policies in Canadian childcare centres, while the provision of physical activity policies in other countries has shown some promise for improving the activity levels of young children. As such, the primary objective of the Childcare PhysicaL ActivitY (PLAY) Policy study is to examine the feasibility of an evidence-based, stakeholder-informed, written physical activity and sedentary time policy for centre-based childcare (i.e., at the institutional level). The secondary objectives are to examine the impact of policy implementation on the physical activity levels and sedentary time of young children, subsequent environmental changes in childcare centres, and childcare providers’ self-efficacy to implement a physical activity policy. This study will examine both policy implementation and individual (behavioural) outcomes. Methods/Design: The Childcare PLAY Policy study, a pilot, cluster-randomized controlled trial, involves the random allocation of childcare centres to either the experimental (n = 4) or control (n = 4) group. Childcare centres in the experimental group will adopt a written physical activity policy for eight weeks (at which time they will be asked to stop enforcing the policy). Physical activity levels and sedentary time in childcare will be assessed via ActiGraph™ accelerometers with measurements at baseline (i.e., week 0), mid-intervention (i.e., week 4), immediately post-intervention (i.e., week 9), and at six-month follow-up. Policy implementation and feasibility will be assessed using surveys and interviews with childcare staff. The Environment and Policy Assessment and Observation Self-Report tool will capture potential changes to the childcare setting. Finally, childcare providers’ self-efficacy will be captured via a study-specific questionnaire. A nested evaluation of the impact of policy implementation on young children’s physical activity levels will be completed. A linear mixed effects models will be used to assess intervention effects on the primary and secondary outcomes. Descriptive statistics and thematic analysis will be employed to assess the feasibility of policy implementation. Discussion: The Childcare PLAY Policy study aims to address the low levels of physical activity and high sedentary time observed in childcare centres by providing direction to childcare staff via a written set of evidence-informed standards to encourage young children’s activity and reduce sedentary time. The findings of this work will highlight specific aspects of the policy that worked and will inform modifications that may be needed to enhance scalability. Policy-based approaches to increasing physical activity affordances in childcare may inform future regulations and programming within this environment.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,219
Score d'incertitude au seuil0,253

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,158
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,289 · 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 tête enseignante, 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
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

Citations11
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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