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Enregistrement W4361279387 · doi:10.1186/s12889-023-15338-y

Feasibility and acceptability of at-home play kits for middle school physical activity promotion during the COVID-19 pandemic

2023· article· en· W4361279387 sur OpenAlexaboutno aff
Emily Kroshus, Kiana Hafferty, Kimberly Garrett, Ashleigh M. Johnson, Leighla Webb, Andrew Bloom, Erin Sullivan, Kirsten Senturia, Pooja S. Tandon

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMedicineBiostatisticsPromotion (chess)Intervention (counseling)PandemicHealth promotionMedical educationStakeholderPublic healthQuarter (Canadian coin)Qualitative researchFamily medicineNursingCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)Public relations

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Schools are central to providing opportunities for youth physical activity (PA), however such opportunities were limited during the COVID-19 pandemic. Identifying feasible, acceptable, and effective approaches for school-based PA promotion amid pandemic-related barriers can inform resource allocation efforts in future circumstances necessitating remote instruction. The aims of this study were to: (1) describe the pragmatic, stakeholder-engaged and theory-informed approach employed to adapt one school's PA promotion efforts to pandemic restrictions, leading to the creation of at-home "play kits" for students, and (2) assess the feasibility, acceptability, and preliminary effectiveness of this intervention. METHODS: Intervention activities occurred in one middle school (enrollment: 847) located in a Federal Opportunity Zone in the Seattle, WA area, with control data from a nearby middle school (enrollment: 640). Students at the intervention school were eligible to receive a play kit during the quarter they were enrolled in physical education (PE) class. Student surveys were completed across the school year (n = 1076), with a primary outcome of days/week that the student engaged in ≥ 60 min of PA. Qualitative interviews (n = 25) were conducted with students, staff, parents, and community partners, and focused on play kit acceptability and feasibility. RESULTS: During remote learning play kits were received by 58% of eligible students. Among students at the intervention school only, students actively enrolled in PE (versus not enrolled) reported significantly more days with ≥ 60 min of PA in the previous week, however the comparison between schools was not statistically significant. In qualitative interviews, most students reported the play kit motivated them to participate in PA, gave them activity ideas, and made virtual PE more enjoyable. Student-reported barriers to using play kits included space (indoors and outdoors), requirements to be quiet at home, necessary but unavailable adult supervision, lack of companions to play outdoors, and inclement weather. CONCLUSIONS: A pre-existing community organization-school partnership lent itself to a rapid response to meet student needs at a time when school staff and resources were highly constrained. The intervention developed through this collaborative response-play kits-has potential to support middle school PA during future pandemics or other conditions that necessitate remote schooling, however modifications to the intervention concept and implementation strategy may be needed to improve reach and effectiveness.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,082

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,185
Tête enseignante GPT0,400
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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