Delivering health promotion during school closures in public health emergencies: building consensus among Canadian experts
Notice bibliographique
Résumé
School-based health promotion is drastically disrupted by school closures during public health emergencies or natural disasters. Climate change will likely accelerate the frequency of these events and hence school closures. We identified innovative health promotion practices delivered during COVID-19 school closures and sought consensus among education experts on their future utility. Fifteen health promotion practices delivered in 87 schools across Alberta, Canada during COVID-19 school closures in Spring 2020, were grouped into: 'awareness of healthy lifestyle behaviours and mental wellness', 'virtual events', 'tangible supports' and 'school-student-family connectedness'. Two expert panels (23 school-level practitioners and 20 decision-makers at the school board and provincial levels) rated practices on feasibility, acceptability, reach, effectiveness, cost-effectiveness and other criteria in three rounds of online Delphi surveys. Consensus was reached if 70% or more participants (strongly) agreed with a statement, (strongly) disagreed or neither. Participants agreed all practices require planning, preparation and training before implementation and additional staff time and most require external support or partnerships. Participants rated 'awareness of healthy lifestyle behaviours and mental wellness' and 'virtual events' as easy and quick to implement, effective and cost-effective, sustainable, easy to integrate into curriculum, well received by students and teachers, benefit school culture and require no additional funding/resources. 'Tangible supports' (equipment, food) and 'school-student-family connectedness' were rated as most likely to reach vulnerable students and families. Health promotion practices presented herein can inform emergency preparedness plans and are critical to ensuring health remains a priority during public health emergencies and natural disasters.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».