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Enregistrement W4407165977 · doi:10.1186/s12889-025-21628-4

Process evaluation of Project Daire: a food environment intervention that impacted food knowledge, wellbeing and dietary habits of primary school children

2025· article· en· W4407165977 sur OpenAlexfundno aff
Sarah Brennan, Fiona Lavelle, Sarah E. Moore, Dilara Olgacher, Amy Junkin, Moira Dean, Michelle C. McKinley, Patrick McCole, Ruth F. Hunter, Laura Dunne, N.E. O’Connell, Christopher T. Elliott, Danielle McCarthy, Jayne V. Woodside

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObesity, Physical Activity, Diet
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilNational Institutes of HealthQueen's UniversityQueen's University Belfast
Mots-clésPsychological interventionThematic analysisMedicineBiostatisticsContext (archaeology)Qualitative propertyIntervention (counseling)Public healthQualitative researchMedical educationDescriptive statisticsEnvironmental healthGerontologyNursingSociologySocial science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Project DAIRE was a randomised-controlled, factorial design trial which aimed to improve children's health-related quality of life, wellbeing, food knowledge and dietary habits via two multi-component interventions: Nourish and Engage. Nourish was an intervention aiming to alter the school food environment, provide food-based experiences and expose pupils to locally produced foods. Engage was an age-appropriate cross-curricular food education intervention incorporating food, agriculture, nutrition science and related careers. The purpose of this study was to conduct a process evaluation to evaluate DAIRE implementation, mechanisms of impact (MOI) and context to elucidate trial results, and inform scalable implementation of the DAIRE approach for successful future rollout. METHODS: The Medical Research Council's (MRC) framework for process evaluation was followed. Formal (questionnaires designed for process evaluation) and informal (researcher records and communications) methods were used to collect quantitative and qualitative data during the DAIRE trial in relation to process evaluation. Quantitative data were analysed using descriptive statistics and qualitative data via thematic analysis to identify key themes. RESULTS: Fifteen schools and 983 pupils (n = 495 6-7 year olds/Year 3 and n = 488 10-11 year olds/Year 7) were recruited for the 6-month DAIRE intervention; a 100% retention rate was observed at the school level and the interventions had a high level of pupil and teacher acceptability. Nourish schools delivered a higher mean dose of intervention elements (61.4%) than Engage (50%) schools but, overall, mixed implementation of both interventions occurred. DAIRE produced change through four key MOI: social learning, experimental learning, interactive engaging content and real-life connections. Lack of time was the main contextual barrier to implementation and lack of financial cost to schools indicated as a potential facilitator. CONCLUSIONS: This process evaluation helped to identify important findings related to implementation, MOI and context. The most effective elements of the interventions which should be maintained include provision of interactive and engaging intervention elements at no financial cost to the school. Findings also identified suggestions for improvement including provision of increased teacher training, support and planning time, content reduction to facilitate easy integration, and implementation across the full academic year. A sustainable funding and resourcing mechanism is required for successful future roll-out across the UK and beyond. TRIAL REGISTRATIONS: The original trial referenced in this process evaluation is registered as follows: National Institute of Health (NIH) U.S. National Library of Medicine Clinical Trials.gov (ID: NCT04277312; retrospectively registered 11th February 2020).

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)0,051
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,051
Score d'incertitude au seuil0,271

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0510,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2025
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