Community Readiness Assessment of the “Take TIME for Your Child’s Health” Intervention
Notice bibliographique
Résumé
Take TIME (Tobacco-free, Injury-free, Moving daily, Eating healthy) was an early intervention strategy targeting community readiness to support healthy lifestyles for young children in Uxbridge, Canada. This study aimed to assess the effectiveness of Take TIME using the Community Readiness Model adapted for childhood obesity prevention. Six interviews were completed in Uxbridge, before and after the intervention, with purposively selected community leaders in education, political, business, religious, not-for-profit, and healthcare fields. Each interview was rated independently by two scorers. Interview content was scored (scale from 1 to 9, with 1 being no awareness and 9 being a high level of community ownership) according to the Community Readiness Model criteria on six dimensions, with overall readiness calculated as the mean score of all dimensions. T-tests compared readiness by time-point and between communities. Overall community readiness significantly improved (p = 0.03) in Uxbridge from pre-intervention (3.63 ± 1.14 vague awareness) to post-intervention (5.21 ± 0.97 preparation). Seven interviews were also completed with leaders in the matched town of Rockwood, Canada which served as the control community. Rockwood readiness was close to the Uxbridge post-intervention score (5.35 ± 1.11). Results indicated increased awareness and leadership support post-intervention in Uxbridge, but further improvements in community knowledge, formalized efforts, and additional leadership support are desired. Take TIME increased community readiness to support healthy lifestyles for young children and may be useful to other communities at similar stages, given its theoretical alignment with the community readiness model. Future research should investigate the impact of Take TIME in demographically diverse communities and appropriate interventions to move communities from the preparation to the action stage.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».