Creating healthy eating and active environments in early learning settings: protocol of the CHEERS eHealth intervention study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early childhood educators through their daily interactions with children, play a central role in shaping young children's health behaviors. Given their influential role, early childhood educators are often targeted in interventions aiming at enhancing their nutrition and physical activity practices. Methods: This paper presents the design of the CHEERS eHealth program to improve nutrition and physical activity practices within Early Childhood Education and Care (ECEC) centers. The study has a longitudinal quasi-experimental design with recruitment of ECECs across Alberta Canada. ECEC intervention group educators complete 12 weekly online nutrition and physical activity modules and participate in weekly communities of practice sessions to discuss practical applications within their centers. Outcome assessments are scheduled at baseline (T1), mid-point at 5 months (T2), and end of program after 10 months (T3). Outcome measures include the Creating Healthy Eating and Active Environments survey (CHEERS), Mindful Eating Questionnaire (MEQ), Canadian Behavior, Attitude and Nutrition Knowledge Survey (C-BANKS 2.0), Physical Literacy Knowledge, Attitude, Self-Efficacy, and Behavior (PLKASB-ECE), the Environment and Policy Assessment and Observation (EPAO) derived variables, and an objective measure of children's physical activity using ActiGraph GT3X accelerometers. Linear mixed model analyses will be used to evaluate the effectiveness of the intervention. Qualitative assessments comprise exit interviews and open-response questions embedded within the educational modules. Results: Preliminary baseline data from the 2019 cohort indicate no statistically significant differences between the intervention and control groups for the primary outcome variables, except age. Educators' personal nutrition-related knowledge, attitude and behaviors were positively associated with their self-assessments of the nutrition environment and practices in ECECs. A significant correlation was observed between educators' self-reported physical activity practices and observed activity practices. The CHEERS survey Food Served subscale showed a positive correlation with the objective measures of EPAO-Foods Provided and Nutrition Policy subdomains. Discussion: We propose that this eHealth intervention would be an effective scaling up approach to enhancing the nutrition and physical activity environments of ECECs by fostering improved nutrition and physical activity-related knowledge, attitudes, and adherence to best practices which will potentially lead to improved outcomes for children in their care.
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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 | 0,024 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,013 |
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 ».