MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3186731821 · doi:10.2196/26690

Evaluating Digital Program Support for the Physical Activity 4 Everyone (PA4E1) School Program: Mixed Methods Study

2021· article· en· W3186731821 sur OpenAlexvenueno aff
Matthew Mclaughlin, Jed Duff, Tom McKenzie, Elizabeth Campbell, Rachel Sutherland, John Wiggers, Luke Wolfenden

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilNSW Ministry of HealthHunter Medical Research InstituteCentral Coast Local Health District
Mots-clésComputer scienceMedical educationMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Effectively scaled-up physical activity interventions are urgently needed to address the high prevalence of physical inactivity. To facilitate scale-up of an efficacious school-based physical activity program (Physical Activity 4 Everyone [PA4E1]), provision of implementation support to physical education (PE) teachers was adapted from face-to-face and paper-based delivery modes to partial delivery via a website. A lack of engagement (usage and subjective experience) with digital delivery modes, including websites, may in part explain the typical reduction in effectiveness of scaled-up interventions that use digital delivery modes. A process evaluation focused on the PA4E1 website was undertaken. OBJECTIVE: The 2 objectives were to (1) describe the usage of the PA4E1 program website by in-school champions (PE teachers leading the program within their schools) and PE teachers using quantitative methods; (2) examine the usage, subjective experience, and usability of the PA4E1 program website from the perspective of in-school champions using mixed methods. METHODS: The first objective used website usage data collected across all users (n=273) throughout the 9 school terms of the PA4E1 implementation support. The 4 usage measures were sessions, page views, average session duration, and downloads. Descriptive statistics were calculated and explored across the duration of the 26-month program. The second objective used mixed methods, triangulating data from the first objective with data from a think-aloud survey and usability test completed by in-school champions (n=13) at 12 months. Qualitative data were analyzed thematically alongside descriptive statistics from the quantitative data in a triangulation matrix, generating cross-cutting themes using the "following a thread" approach. RESULTS: For the first objective, in-school champions averaged 48.0 sessions per user, PE teachers 5.8 sessions. PE teacher sessions were of longer duration (10.5 vs 7.6 minutes) and included more page views (5.4 vs 3.4). The results from the mixed methods analysis for the second objective found 9 themes and 2 meta-themes. The first meta-theme indicated that the website was an acceptable and appropriate delivery mode, and usability of the website was high. The second meta-theme found that the website content was acceptable and appropriate, and identified specific suggestions for improvement. CONCLUSIONS: Digital health interventions targeting physical activity often experience issues of lack of user engagement. By contrast, the findings from both the quantitative and mixed methods analyses indicate high usage and overall acceptability and appropriateness of the PA4E1 website to school teachers. The findings support the value of the website within a multidelivery mode implementation intervention to support schools to implement physical activity promoting practices. The analysis identified suggested intervention refinements, which may be adopted for future iterations and further scale-up of the PA4E1 program. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12617000681358; https://www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=372870.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,033
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,025
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,173

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0330,025
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,078
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,376 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJMIR Pediatrics and ParentingMême sujetObesity, Physical Activity, DietTravaux en français237 207