Selection of theories, models and frameworks (TMFs) in the implementation of Healthy Eating Interventions in Centre-Based Childcare
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Childcare settings are ideal for health promotion; however, they may not provide food environments that support children's healthy eating behaviours. To address this problem, researchers and practitioners have designed interventions with the aid of Theories, Models and Frameworks (TMFs) with the aim to improve centre-based childcare food environments. Considering the many TMFs that exist, the question of which TMF to select remains a challenge. As such, one of the objectives of our scoping review was to explore the selection criteria used in studies that aimed to promote healthy eating in centre-based childcare. We utilized the scoping review steps outlined by Arksey & O'Malley (2005), and Levac, Colquhoun, & O'Brien (2012). We searched Medline, Embase, CINAHL, ERIC, PsycINFO, Scopus, CAB Abstracts, Agricola, ProQuest Dissertations and Theses, Prospero, and Cochrane library of SR for studies published from January 1990 to October 2018. We also consulted subject matter experts and hand searched reference lists. First level screening was completed by two reviewers (Kappa > 0.8). Second level was completed by one reviewer and questions were addressed through discussion with a second reviewer. TMF categorisation (i.e., individual, community, process and evaluation-focused) was informed by Nilsen (2015) and Rimer (2005). We used direct content analysis to organize the reported criteria used by authors to select TMFs. The rationales presented by authors were coded using Birken et al. (2017) criteria and definitions, which were based on seminal articles and an iterative consensus process. The categorization was completed by one reviewer (MV) and verified by a second reviewer (AF). We retained 38 studies and identified 28 TMFs. TMFs were used to design implementation strategies, steps and outcomes, identify implementation factors and stakeholders, explain findings, and provide recommendations. Of the total of 14 criteria for selecting TMFs identified, the most frequently used were for describing a change process (n = 12; 23%), providing process guidance (n = 8; 15%), and TMFs use in empirical studies (n = 7; 13%). TMF selection was most often based on descriptive rather than predictive or explanatory characteristics. Increasing childcare researchers’ and practitioners’ awareness of existing TMFs and tools to guide TMF selection might reduce selection based on convenience or where limited evidence for TMF effectiveness exist.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,335 | 0,509 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,014 |
| Bibliométrie | 0,046 | 0,034 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,006 |
| Communication savante | 0,012 | 0,015 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».