MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4406722155 · doi:10.2196/preprints.68372

Assessing and Enhancing Nutrition and Physical Activity Environments in Early Childhood Education and Care Centers: Scoping Review of eHealth Tools (Preprint)

2024· preprint· en· W4406722155 sur OpenAlexaboutno aff
Joyce Hayek, Lynne M. Z. Lafave

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueMobile Health and mHealth Applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreprinteHealthGerontologyPhysical activityMedicineMedical educationHealth careNursingComputer sciencePhysical therapyPolitical scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND Early childhood is a critical period for shaping lifelong health behaviors, making early childhood education and care (ECEC) environments ideal for implementing nutrition and physical activity interventions. eHealth tools are increasingly utilized in ECEC settings due to their accessibility, scalability, and cost-effectiveness, demonstrating promise in enhancing educators’ practices. Despite the potential effectiveness of these eHealth approaches, a comprehensive collection of available evidence on eHealth tools designed to assess or support best practices for nutrition or physical activity in ECECs is currently lacking. OBJECTIVE The primary objective of this scoping review is to map the range of available eHealth tools designed to assess or deliver interventions aimed at improving nutrition or physical activity in ECEC settings, while evaluating their components, theoretical foundations, and effectiveness. METHODS This scoping review adhered to the Joanna Briggs Institute methodology, in accordance with the PRISMA-ScR (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses Extension for Scoping Reviews) checklist. The objectives, inclusion criteria, and methods for this review were predefined and specified. Eligibility criteria were (1) early childhood educators (population); (2) eHealth (digital) technologies, such as websites, smartphone apps, emails, and social media; and (3) tools designed to assess or deliver interventions aimed at improving best practices for nutrition, physical activity, or both within ECEC settings (context). A search was conducted across 5 electronic databases (PubMed, Scopus, CINAHL Plus, ERIC, and Embase) to identify white literature, and 3 electronic databases (ProQuest, Google Scholar, and targeted Google search), along with hand-searching of reference lists, were used to identify gray literature. All literature was reported in English or French, with the search extending until May 2024. Separate data charting tools were used for white and gray literature. RESULTS The search strategy identified 3064 results for white literature, yielding 2653 unique citations after duplicates were removed. Full texts for 65 citations were retrieved and screened for inclusion, resulting in 30 studies eligible for data extraction and analysis. The most common study design was a randomized controlled trial, comprising 16 studies (53%). The largest proportion of studies were conducted in the United States (11 studies, 37%). In total, 19 eHealth tools were identified, targeting nutrition (8 tools, 42%), physical activity (5 tools, 26%), or both nutrition and physical activity (6 tools, 32%). All tools were web based (19 tools, 100%). The gray literature search yielded 1054 results, of which 17 were moved to full-text screening, and 7 met the eligibility criteria for data extraction and analysis. The tools identified in the gray literature originated in Canada (4 tools, 57%) and the United States (3 tools, 43%). The majority targeted nutrition (4 tools, 57%) and were primarily web based (6 tools, 86%), with 1 mobile app (1 tool, 14%). CONCLUSIONS This scoping review mapped the available eHealth tools designed to improve nutrition or physical activity environments in ECEC settings, highlighting the growing emphasis on web-based tools and the need for psychometric testing. Future research should systematically evaluate the effectiveness of these tools, particularly those addressing both nutrition and physical activity, to identify the key factors that contribute to long-term behavior change. CLINICALTRIAL Open Science Framework XTRNZ; https://osf.io/xtrnz INTERNATIONAL REGISTERED REPORT RR2-10.2196/52252

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,190

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,008
Bibliométrie0,0160,017
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,456
Écart entre enseignants0,404 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetMobile Health and mHealth Applications→Travaux en français237 207→