Evaluating implementation of LEAPS, a youth-led early childhood care and education intervention in rural Pakistan: protocol for a stepped-wedge cluster randomized trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The Sustainable Development Goals (SDGs) highlight the importance of investments in early childhood care and education (ECCE) for young children and youth development. Given Pakistan’s large young population, and gender and urban-rural inequalities in access to education, training and employment, such investments offer opportunities. LEAPS is a youth-led ECCE program that trains female youth, 18-24 years, as Community Youth Leaders (CYLs) to deliver high-quality ECCE for children, 3.5-5.5 years, in rural Sindh, Pakistan. Methods We use a stepped-wedge cluster randomized trial to evaluate implementation of LEAPS. Ninety-nine clusters will be randomized to receive the intervention in one of three seven-month steps (33 clusters/step). Primary outcomes are children’s school readiness (measured with the International Development and Early Learning Assessment) and executive functions. Secondary outcomes are youth personal and professional development, depressive symptoms, and executive functions. Data is collected in cross-sectional surveys of 1,089 children (11 children/cluster from 99 clusters) aged 4.5-5.5 years at four time points (baseline and at the end of each step). We will enroll three youth participant open cohorts, one per step (33 CYLs: 66 comparison youth per cohort; 99:198 in total). Youth cohorts will be assessed at enrollment and every six to seven months thereafter (i.e., once per consecutive Step). A school cohort of 330 LEAPS students (10 students/cluster from 33 clusters) will be enrolled and assessed during Step 1 after intervention rollout and at endline. The quality of the learning environment will be assessed in each LEAPS ECCE center and in a comparison center at two time points midway following rollout and at endline. A concurrent mixed-methods implementation evaluation will assess program fidelity and quality, as well as the extent to which a technical support strategy is successful in strengthening systems for program expansion. A cost evaluation will assess cost-per-beneficiary. Data collection for implementation and cost evaluations will occur in Step 3. Discussion Youth-led models for ECCE offer a promising approach to support young children and youth; however, there is little empirical evidence on real-world implementation. This study will contribute to the evidence as a means to promote sustainable human development across multiple SDG targets. Trial Registration ClinicalTrials.gov: NCT03764436 . Registered December 5 th , 2018, https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03764436 .
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 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 | 0,043 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,004 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,056 | 0,009 |
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 ».