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Enregistrement W4285615159 · doi:10.2196/34721

Evaluation of Positive Choices, a National Initiative to Disseminate Evidence-Based Alcohol and Other Drug Prevention Strategies: Web-Based Survey Study

2022· article· en· W4285615159 sur OpenAlexvenueno aff
Lexine Stapinski, Smriti Nepal, Tara Gückel, Lucinda Grummitt, Cath Chapman, Samantha Lynch, Siobhan Lawler, Maree Teesson, Nicola C. Newton

Notice bibliographique

RevueJMIR Pediatrics and Parenting · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilUniversity of SydneyMedical Research CouncilAustralian Government
Mots-clésUsabilityDescriptive statisticsMedical educationPsychologyAnalyticsSystem usability scaleScale (ratio)Web usabilityApplied psychologyMedicineComputer scienceData science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: To prevent adolescents from initiating alcohol and other drug use and reduce the associated harms, effective strategies need to be implemented. Despite their availability, effective school-based programs and evidence-informed parental guidelines are not consistently implemented. The Positive Choices alcohol and other drug prevention initiative and website was launched to address this research and practice gap. The intended end users were school staff, parents, and school students. An 8-month postlaunch evaluation of the website showed that end users generally had positive feedback on the website's usability, and following its use, most of them would consider the evidence base and effectiveness of drug education resources. This study extends this initial evaluation by examining the effectiveness and impact of the Positive Choices initiative over a 3-year period. OBJECTIVE: Guided by the five dimensions of the RE-AIM (reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance) framework, the study assessed the impact of the Positive Choices initiative in increasing awareness and implementation of evidence-based drug prevention. METHODS: Data were collected between 2017 and 2019, using web-based evaluation and community awareness surveys. Data from the surveys were merged to examine reach, effectiveness, adoption, implementation, and maintenance using descriptive statistics. Google Analytics was used to further understand the reach of the website. The System Usability Scale was used to measure website usability. In addition, inductive analysis was used to assess the participants' feedback about Positive Choices. RESULTS: A total of 5 years after launching, the Positive Choices website has reached 1.7 million users. A national Australian campaign increased awareness from 8% to 14% among school staff and from 15% to 22% among parents after the campaign. Following a brief interaction with the website, most participants, who were not already following the recommended strategies, reported an intention to shift toward evidence-based practices. The System Usability Scale score for the website was good for both user groups. The participants intended to maintain their use of the Positive Choices website in the future. Both user groups reported high level of confidence in communicating about topics related to alcohol and other drugs. Participants' suggestions for improvement informed a recent website update. CONCLUSIONS: The Positive Choices website has the capacity to be an effective strategy for disseminating evidence-based drug prevention information and resources widely. The findings highlight the importance of investing in ongoing maintenance and promotion to enhance awareness of health websites. With the increased use and acceptability of health education websites, teams should ensure that websites are easy to navigate, are engaging, use simple language, contain evidence-informed resources, and are supported by ongoing promotional activities.

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)0,047
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,250

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0470,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,596
Tête enseignante GPT0,634
Écart entre enseignants0,039 · 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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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