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Enregistrement W2991499223 · doi:10.1016/j.jneb.2019.10.010

Survey of Barriers and Facilitators to Engagement in a Multidisciplinary Healthy Lifestyles Program for Children

2019· article· en· W2991499223 sur OpenAlexvenueno aff
C. Wild, Niamh O’Sullivan, Arier Lee, Tami L. Cave, Esther Willing, Donna Cormack, Paul L. Hofman, Yvonne C. Anderson

Notice bibliographique

RevueJournal of Nutrition Education and Behavior · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCure Kids
Mots-clésAttendanceMultidisciplinary approachIndigenousIntervention (counseling)ConfidentialityPsychologyNursingFamily medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To understand facilitators and barriers to engagement in a multidisciplinary assessment and intervention program for children and adolescents with obesity, particularly for Māori, the Indigenous people of New Zealand. METHODS: Whānau Pakari participants and caregivers (n = 71, 21% response rate) referred to the family-based healthy lifestyles program in Taranaki, New Zealand, were asked to participate in a confidential survey, which collected self-reported attendance levels and agreement with statements around service accessibility and appropriateness and open-text comments identifying barriers and facilitators to attendance. RESULTS: Self-reported attendance levels were higher when respondents reported sessions to be conveniently located (P = .03) and lower when respondents considered other priorities as more important for their family (P = .02). Māori more frequently reported that past experiences of health care influenced their decision to attend (P = .03). Facilitators included perceived convenience of the program, parental motivation to improve child health, and ongoing support from the program. CONCLUSIONS AND IMPLICATIONS: Program convenience and parental and/or self-motivation to improve health were facilitators of attendance. Further research is required to understand the relationship between past experiences with health care and subsequent engagement with services.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,101

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,341 · 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

Citations14
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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