Is the online ‘creating healthy eating and active environments survey' (CHEERS) tool reliable for early childhood educators in Alberta, Canada: a randomized crossover trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The creating healthy eating and active environments survey (CHEERS) is an audit tool used to assess the nutrition and physical activity environment in early childhood education and care (ECEC) centres. Availability of the tool has been limited to paper-based versions. Digital health initiatives offer improved reach and immediacy of support for community-based clients through novel technology products. In order to provide increased access to the CHEERS tool, an online version was developed. The objective of this study was to assess the reliability of an online version of CHEERS. Methods Utilizing a randomized crossover design, ECEC educators completed either a paper-based or online-based survey and then the opposite mode with a two to three-week interval. The intraclass correlation coefficient (ICC, with 95% confidence interval) was used to determine the reliability between test and retest. Absolute index of reliability in the original measurement was assessed through the standard error of measurement (SEM = SD × √1-ICC). The smallest amount of change not due to inherent variation was assessed by determining minimal detectable change at the 95% confidence level (MDC 95 = SEM × 1.96 ×√2; MDC 95 % = MDC 95 /mean ×100). Results Test–retest reliability was good to excellent for the online-based CHEERS total score (ICC = 0.86) and for each of the four subscales: food served (ICC = 0.82), healthy eating environment (ICC = 0.76), program planning (ICC = 0.76), and physical activity environment (ICC = 0.79). The SEM, MDC 95, and MDC 95 % for the CHEERS overall score were 0.79, 2.19, and 9.6%, respectively. Conclusions The results of this study demonstrate that the online-based and paper-based versions of the CHEERS audit tool share comparable accuracy. The CHEERS tool can be reliably implemented in an online environment and this provides users an alternative means to complete the centre-based health assessment. The advantage of the online-based version includes user accessibility and the potential to develop a feedback response for participants using digitally collected data.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».