Development of a Functional and Psychosocial Evaluation Toolkit Using Mixed Methodology in a Community-Based Physical Activity Program for Childhood Cancer Survivors
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose The evidence demonstrating the benefits of exercise and PA in patients and survivors of childhood cancer has been translated into a handful of community-based programs, such as the Pediatric cancer patients and survivors Engaging in Exercise for Recovery Program (PEER). In order to support the translation of research to practice, the next step in knowledge translation is to evaluate program effectiveness. An evaluation must consider the goals of the PEER program, feedback from key stakeholders and logistics of this program. Thus, the purpose of this study was to develop an evaluation toolkit with an algorithm for implementation for the PEER program. Methods Semi-structured interviews were conducted with three different groups (stakeholders in pediatric oncology, PEER parents and PEER participants). The interviews were transcribed and coded by two independent reviewers. Results Key themes extracted from the interviews were split into physical and psychosocial themes. The most commonly reported psychosocial themes were QOL, fatigue/energy levels, fun and confidence levels; and physical themes included motor skills, physical literacy and physical activity levels. Tools were compiled into the evaluation based on key themes identified as well as logistics of PEER. An algorithm was developed to tailor the evaluation to participants based on age, cognitive ability and mobility. Conclusion To date, this is the first evaluation toolkit and algorithm developed for a specific community-based PA program, the PEER program. The next step in knowledge-translation will be to implement the evaluation to assess feasibility, and share the evaluation for adoption within other developing programs.
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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 | 0,128 | 0,091 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».