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Enregistrement W4310639078 · doi:10.1186/s12966-022-01371-4

Scale-up of the Internet-based Professional Learning to help teachers promote Activity in Youth (iPLAY) intervention: a hybrid type 3 implementation-effectiveness trial

2022· article· en· W4310639078 sur OpenAlexaff
David R. Lubans, Taren Sanders, Michael Noetel, Philip D. Parker, Heather McKay, Philip J. Morgan, Jo Salmon, Morwenna Kirwan, Andrew Bennie, Louisa Peralta, Renata Cinelli, Timothy B. Hartwig, James Boyer, Sarah G. Kennedy, Ronald C. Plotnikoff, Vibeke Hansen, Diego Vasconcellos, Jane Lee, Devan Antczak, Chris Lonsdale

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilMedical Research CouncilNSW Department of EducationNSW Department of Education and Training
Mots-clésIntervention (counseling)The InternetScale (ratio)Medical educationPsychologyBehavioural sciencesProfessional developmentRandomized controlled trialApplied psychologyMedicineComputer scienceNursingWorld Wide WebPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Whole-of-school programs have demonstrated success in improving student physical activity levels, but few have progressed beyond efficacy testing to implementation at-scale. The purpose of our study was to evaluate the scale-up of the 'Internet-based Professional Learning to help teachers promote Activity in Youth' (iPLAY) intervention in primary schools using the RE-AIM framework. METHODS: We conducted a type 3 hybrid implementation-effectiveness study and collected data between April 2016 and June 2021, in New South Wales (NSW), Australia. RE-AIM was operationalised as: (i) Reach: Number and representativeness of students exposed to iPLAY; (ii) Effectiveness: Impact of iPLAY in a sub-sample of students (n = 5,959); (iii) Adoption: Number and representativeness of schools that received iPLAY; (iv) Implementation: Extent to which the three curricular and three non-curricular components of iPLAY were delivered as intended; (v) Maintenance: Extent to which iPLAY was sustained in schools. We conducted 43 semi-structured interviews with teachers (n = 14), leaders (n = 19), and principals (n = 10) from 18 schools (11 from urban and 7 from rural locations) to determine program maintenance. RESULTS: Reach: iPLAY reached ~ 31,000 students from a variety of socio-economic strata (35% of students were in the bottom quartile, almost half in the middle two quartiles, and 20% in the top quartile). EFFECTIVENESS: We observed small positive intervention effects for enjoyment of PE/sport (0.12 units, 95% CI: 0.05 to 0.20, d = 0.17), perceptions of need support from teachers (0.26 units, 95% CI: 0.16 to 0.53, d = 0.40), physical activity participation (0.28 units, 95% CI: 0.10 to 0.47, d = 0.14), and subjective well-being (0.82 units, 95% CI: 0.32 to 1.32, d = 0.12) at 24-months. Adoption: 115 schools received iPLAY. IMPLEMENTATION: Most schools implemented the curricular (59%) and non-curricular (55%) strategies as intended. Maintenance: Based on our qualitative data, changes in teacher practices and school culture resulting from iPLAY were sustained. CONCLUSIONS: iPLAY had extensive reach and adoption in NSW primary schools. Most of the schools implemented iPLAY as intended and effectiveness data suggest the positive effects observed in our cluster RCT were sustained when the intervention was delivered at-scale. TRIAL REGISTRATION: ACTRN12621001132831.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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 Opus0,252
Tête enseignante GPT0,590
Écart entre enseignants0,339 · 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 non randomisé
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

Citations11
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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