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Enregistrement W3194354084 · doi:10.1186/s43058-021-00198-7

Implementation contextual factors related to community-based active travel to school interventions: a mixed methods interview study

2021· article· en· W3194354084 sur OpenAlexaff
MacKenzie Koester, Carolina M. Bejarano, Ann M. Davis, Ross C. Brownson, Jon Kerner, James F. Sallis, Chelsea Steel, Jordan Carlson

Notice bibliographique

RevueImplementation Science Communications · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueUrban Transport and Accessibility
Établissements canadiensCanadian Partnership Against Cancer
Organismes subventionnairesNational Center for Chronic Disease Prevention and Health PromotionNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Cancer InstituteNational Institutes of HealthEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentCenters for Disease Control and PreventionNational Institute of Child Health and Human DevelopmentU.S. Department of Veterans Affairs
Mots-clésThematic analysisSustainabilityPsychological interventionImplementation researchIncentivePsychosocialQualitative researchPsychologyMedical educationIncentive programPopulationMedicineNursingSociologyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Active travel to school contributes to multiple physical and psychosocial benefits for youth, yet population rates of active travel to school are alarmingly low in the USA and many other countries. Though walking school bus interventions are effective for increasing rates of active travel to school and children's overall physical activity, uptake of such interventions has been low. The objective of this study was to conduct a mixed methods implementation evaluation to identify contextual factors that serve as barriers and facilitators among existing walking school bus programs. METHODS: Semi-structured interviews guided by the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) were conducted with leaders of low-sustainability (n = 9) and high-sustainability (n = 11) programs across the USA. A combination of quantitative (CFIR-based) coding and inductive thematic analysis was used. The CFIR-based ratings were compared between the low- and high-sustainability programs and themes, subthemes, and exemplary quotes were provided to summarize the thematic analysis. RESULTS: In both the low- and high-sustainability programs, three of the 15 constructs assessed were commonly rated as positive (i.e., favorable for supporting implementation): student/family needs and resources, implementation climate, and planning. Three constructs were more often rated as positive in the high-sustainability programs: organizational incentives and rewards, engaging students and parents, and reflecting and evaluating. Three constructs were more often rated as positive in the low-sustainability programs: student/family needs and resources - built environment, available resources, and access to knowledge and information. Four themes emerged from the thematic analysis: planning considerations, ongoing coordination considerations, resources and supports, and benefits. CONCLUSIONS: Engagement of students, parents, and community members were among the factors that emerged across the quantitative and qualitative analyses as most critical for supporting walking school bus program implementation. The information provided by program leaders can help in the selection of implementation strategies that overcome known barriers for increasing the long-term success of community-based physical activity interventions such as the walking school bus.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,124

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,349
Tête enseignante GPT0,611
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeQualitatif
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

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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