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Enregistrement W3197783747 · doi:10.2196/31041

A Web-Based Risk-Reframing Intervention to Influence Early Childhood Educators’ Attitudes and Supportive Behaviors Toward Outdoor Play: Protocol for the OutsidePlay Study Randomized Controlled Trial

2021· article· en· W3197783747 sur OpenAlexaffvenue
Mariana Brussoni, Christina Han, John Jacob, Fritha Munday, Megan Zeni, Melanie Walters, Tina Cheng, Amy Schneeberg, Emily Fox, Eva Oberle

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueUrban Green Space and Health
Établissements canadiensBC Children's HospitalLearning PartnershipUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive reframingIntervention (counseling)Randomized controlled trialPsychologyFocus groupProtocol (science)Applied psychologyIntervention mappingBehavior changeMedical educationMedicineNursingHealth promotionSocial psychologyPublic healthMarketingBusinessAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Early learning and childcare centers (ELCCs) can offer young children critical opportunities for quality outdoor play. There are multiple actual and perceived barriers to outdoor play at ELCCs, ranging from safety fears and lack of familiarity with supporting play outdoors to challenges around diverse perspectives on outdoor play among early childhood educators (ECEs), administrators, licensing officers, and parents. OBJECTIVE: Our study objective is to develop and evaluate a web-based intervention that influences ECEs' and ELCC administrators' perceptions and practices in support of children's outdoor play at ELCCs. METHODS: The development of the fully automated, open-access, web-based intervention was guided by the intervention mapping process. We first completed a needs assessment through focus groups of ECEs, ELCC administrators, and licensing officers. We identified key issues, needs, and challenges; opportunities to influence behavior change; and intervention outcomes and objectives. This enabled us to develop design objectives and identify features of the OutsidePlay web-based intervention that are central to addressing the issues, needs, and challenges of ECEs and ELCC administrators. We used social cognitive theory and behavior change techniques to select methods, applications, and technology to deliver the intervention. We will use a two-parallel-group randomized controlled trial (RCT) design to evaluate the efficacy of the intervention. We will recruit 324 ECEs and ELCC administrators through a variety of web-based means, including Facebook advertisements and mass emails through our partner networks. The RCT study will be a purely web-based trial where outcomes will be self-assessed through questionnaires. The RCT participants will be randomized into the intervention group or the control group. The control group participants will read the Position Statement on Active Outdoor Play. RESULTS: The primary outcome is increased tolerance of risk in children's play, as measured by the Teacher Tolerance of Risk in Play Scale. The secondary outcome is self-reported attainment of a self-developed behavior change goal. We will use mixed effects models to test the hypothesis that there will be a difference between the intervention and control groups with respect to tolerance of risk in children's play. Differences in goal attainment will be tested using logistic regression analysis. CONCLUSIONS: The OutsidePlay web-based intervention guides users through a personalized journey that is split into 3 chapters. An effective intervention that addresses the barriers to outdoor play in ELCC settings has the potential to improve children's access to outdoor play and support high-quality early childhood education. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT04624932; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04624932. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/31041.

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)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,236

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,004
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,003
Communication savante0,0040,004
Science ouverte0,0040,002
Intégrité de la recherche0,0070,009
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0710,010

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 Opus0,079
Tête enseignante GPT0,494
Écart entre enseignants0,415 · 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'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations7
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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