Using the intervention mapping protocol to promote school-based physical activity among children: A demonstration of the step-by-step process
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study describes the step-by-step development of the I Mo ve30+ programme and outlines lessons derived from the authors’ experience using an intervention mapping protocol (IMP)-based programme design. The programme was designed to increase the moderate to vigorous physical activity (PA) level at school among Lebanese children, aged 10–12 years. Design: Participatory cross-sectional design including group and individual interviews. Setting: Sidon district of Lebanon. Method: The programme was co-designed with a planning committee and included a local leader in school health, school staff including nurses and members of the target population (schoolchildren). The programme was developed using the six steps of the IMP: elaborating a logic model of the problem, formulating programme objectives, choosing the theoretical methods (i.e. the theory-based techniques used to influence a change objective) and practical applications (i.e. the applied strategies based on those theoretical methods), designing the programme, planning programme implementation, and planning the evaluation. Participants’ involvement in the programme’s activities was entirely voluntary. Results: Implemented by teachers and school nurses, this 14-week school-based programme was designed to provide an additional 30 minutes of school-based PA per day through structural environmental change, educational activities, a PA-monitoring system and PA events at school and in the classroom as well as during recess. Conclusion: IMP enabled the rigorous and systematic development of the programme to improve children’s PA level. The programme description and the lessons learned can facilitate the replication and the scaling up of the programme in other settings.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».