Informing the Physical Activity Evaluation Framework: A Scoping Review of Reviews
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Robust program evaluations can identify effective promotion strategies. This scoping review aimed to analyze review articles (including systematic reviews, meta-analysis, meta-synthesis, scoping review, narrative review, rapid review, critical review, and integrative reviews) to systematically map and describe physical activity program evaluations published between January 2014 and July 2020 to summarize key characteristics of the published literature and suggest opportunities to strengthen current evaluations. DATA SOURCE: We conducted a systematic search of the following databases: Medline, Scopus, Sportdiscus, Eric, PsycInfo, and CINAHL. INCLUSION/EXCLUSION CRITERIA: Abstracts were screened for inclusion based on the following criteria: review article, English language, human subjects, primary prevention focus, physical activity evaluation, and evaluations conducted in North America. EXTRACTION: Our initial search yielded 3193 articles; 211 review articles met the inclusion criteria. SYNTHESIS: We describe review characteristics, evaluation measures, and "good practice characteristics" to inform evaluation strategies. RESULTS: Many reviews (72%) did not assess or describe the use of an evaluation framework or theory in the primary articles that they reviewed. Among those that did, there was significant variability in terminology making comparisons difficult. Process indicators were more common than outcome indicators (63.5% vs 46.0%). There is a lack of attention to participant characteristics with 29.4% capturing participant characteristics such as race, income, and neighborhood. Negative consequences from program participation and program efficiency were infrequently considered (9.3% and 13.7%). CONCLUSION: Contextual factors, negative outcomes, the use of evaluation frameworks, and measures of program sustainability would strengthen evaluations and provide an evidence-base for physical activity programming, policy, and funding.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».