Implementation of a Parent Training Program During Community-Based Dissemination (From In-Person to Hybrid): Mixed Methods Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Parent training interventions support and strengthen parenting practices and parent-child relationships and improve child behavior. Between March 2018 and February 2020, a community-based parenting program conducted 38 in-person Chicago Parent Program (CPP) groups. In response to the COVID-19 pandemic, we modified the delivery of the in-person CPP to hybrid delivery using the self-administered, web-based version of the CPP (ezParent) paired with web-based, videoconferenced group sessions. OBJECTIVE: This study aims to describe the delivery transition and implementation outcomes of the hybrid delivery of the CPP (ezParent+group) during community-based dissemination. METHODS: This single-group, mixed methods retrospective evaluation examined the implementation outcomes using the RE-AIM (Reach, Efficacy, Adoption, Implementation, and Maintenance) framework. We report on data from hybrid ezParent delivery between September 2020 and August 2022. Parents completed pre- and postprogram surveys that included motivation to participate and perceived changes in parent-child behavior. Digital analytics captured ezParent completion. Facilitators completed fidelity assessments and participated in postintervention interviews. RESULTS: In total, 24 hybrid ezParent groups (n=240 parents) were delivered by 13 CPP-trained facilitators. Parents reported high levels of satisfaction with the program and improvements in their feelings of parenting self-efficacy and their child's behavior following their participation in hybrid ezParent. On average, parents completed 4.58 (SD 2.43) 6 ezParent modules. The average group attendance across the 4 sessions was 71.2%. Facilitators found the hybrid delivery easy to implement and reported high parent engagement and understanding of CPP strategies. CONCLUSIONS: Using the hybrid ezParent intervention is a feasible and effective way to engage parents. Lessons learned included the importance of academic and community-based organization partnerships for delivering and evaluating robust programs. Implementation facilitators and barriers and future research recommendations are discussed.
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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 | 0,039 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».