Teaching home-visitors to support responsive caregiving: A cluster randomized controlled trial of an online professional development program in Brazil
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Home-visiting programs are a common and effective public health approach to promoting parent and child well-being, including in low- and middle-income countries. The World Health Organization and UNICEF have identified responsive caregiving as one key component of the nurturing care children need to survive and thrive. Nonetheless, the importance of responsive caregiving and how to coach it is often overlooked in trainings for staff in home-visiting programs. METHODS: To determine whether it is possible to enhance home-visitors' understanding of responsive caregiving and how to coach it, we conducted a cluster randomized controlled trial with 181 staff working in Brazil's national home-visiting program. We used a computerized random number generator to randomly assign half of participants to take an online professional development course about responsive caregiving immediately and the other half to a waitlist. Individuals assessing outcome data were blind to group assignment. RESULTS: 3.20, 95% CI = 1.28, 7.99). There were no significant changes in participants' tendency to encourage goal setting and reflection, or their perspective-taking skills. Participants were very satisfied with the course content and mode of delivery and there was no drop-out from the program. CONCLUSIONS: A short, online professional development program created moderate to large improvements in home-visitors' knowledge and intended coaching practices. This suggests that such programs are feasible, even in low-income and rural areas, and provide a low-cost, scalable option for possibly maximizing the impact of home-visiting programs - particularly with regard to parental responsivity, and in turn, child outcomes.
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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 | 0,013 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».