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Enregistrement W4402191654 · doi:10.1186/s12913-024-11418-w

Developing community-based physical activity interventions and recreational programming for children in rural and smaller urban centres: a qualitative exploration of service provider and parent experiences

2024· article· en· W4402191654 sur OpenAlexafffund
Emma Ostermeier, Jason Gilliland, Jennifer D. Irwin, Jamie A. Seabrook, Patricia Tucker

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensChildren’s Health Research InstituteLondon Health Sciences CentreLawson Health Research InstituteWestern University
Organismes subventionnairesLawson Foundation
Mots-clésRecreationService providerPsychological interventionPublic healthNursing researchHealth promotionContext (archaeology)MedicinePromotion (chess)Health administrationQualitative researchNursingService (business)Public relationsMedical educationGerontologySociologyBusinessMarketingGeographyPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children's physical inactivity is a persisting international public health concern. While there is a large body of literature examining physical activity interventions for children, the unique physical activity context of low-density communities in rural areas and smaller urban centres remains largely underexplored. With an influx of families migrating to rural communities and small towns, evaluations of health promotion efforts that support physical activity are needed to ensure they are meeting the needs of the growing populations in these settings. The aim of this community-based research was to explore service providers' and parents' perspectives on physical activity opportunities available in their community and recommendations toward the development and implementation of efficacious physical activity programming for children in rural communities and smaller urban centres. METHODS: Three in-person community forums with recreation service providers (n = 37 participants) and 1 online community forum with the parents of school-aged children (n = 9 participants) were hosted. An online survey and Mentimeter activity were conducted prior to the community forums to gather participants' views on the barriers and facilitators to physical activities and suggestions for activity-promoting programs. The service provider and parent discussions were audio-recorded, transcribed verbatim, and analyzed following a deductive approach guided by Hseih and Shannon's (2005) procedure for direct content analysis. A code list developed from the responses to the pre-forum survey and Mentimeter activity was used to guide the analysis and category development. RESULTS: Seven distinct categories related to the existing physical activity opportunities and recommendations for programs in rural communities and smaller urban centres were identified during the analysis: (1) Recovery from Pandemic-Related Measures, (2) Knowledge and Access to Programs, (3) Availability, (4) Personnel Support, (5) Quality of Programs and Facilities, (6) Expenses and Subsidies, and (7) Inclusivity and Preferences. CONCLUSION: To improve the health and well-being of children who reside in low-density areas, the results of this study highlight service provider and parent recommendations when developing and implementing community-based physical activity programs and interventions in rural and smaller urban settings, including skill development programs, non-competitive activity options, maximizing existing spaces for activities, and financial support.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0080,006
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,515
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeQualitatif
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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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