Comparison between the Healthy Start-Départ Santé online and in-person training of childcare educators to improve healthy eating and physical activity practices and knowledge of physical activity and fundamental movement skills: A controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
Online training may be a more effective and sustainable way to reach educators in early childcare centres (ECCs). This study compared the effectiveness of an online version of the Healthy Start-Départ Santé (HSDS) training to the traditional in-person version of the training as well as to the usual practice condition on ECC educators’ healthy eating (HE) and physical activity (PA) practices and knowledge of PA and fundamental movement skills (FMS). Seventy-eight ECCs were randomly chosen across the provinces of New Brunswick and Saskatchewan, Canada and were allocated to either the online training, the in-person training or the usual practice groups between 2013 and 2018. Educators in each group completed a self-administered questionnaire before and nine months after the intervention, which included questions regarding their HE and PA practices in the ECC, as well as their knowledge of children’s FMS and PA. Group differences were assessed with mixed-effect models. Compared to educators in the usual practice group, educators in the online training group reported a greater improvement in scores for HE and PA practices (p = 0.03 and 0.03, respectively), but change for educators in the in-person training group were not different (p = 0.8 and 0.56, respectively). The rate of improvement in FMS and PA knowledge did not differ across all three groups (p = 0.9). The HSDS online training is an effective method of improving educators’ HE and PA practices in ECCs. Trial registration: ClinicalTrials.gov (NCT02375490)
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».