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Enregistrement W4410001862 · doi:10.1186/s12966-025-01749-0

Impact of a multi-component implementation strategy to increase outdoor free play opportunities in early childhood education and care (ECEC) services: the get outside get active (GOGA) randomised controlled trial

2025· article· en· W4410001862 sur OpenAlexaff
Sze Lin Yoong, Nicole Pearson, Luke Giles, Hannah Lamont, Luke Wolfenden, Jannah Jones, Christophe Lecathelinais, Patti‐Jean Naylor, Anthony D. Okely, Nicole Nathan, Kathryn Reilly, R. Lorch, John Wiggers, Jacklyn Jackson, Melanie Lum, Karen Gillham, Alice Grady

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Therapy and Development
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilHunter New England Local Health DistrictNational Health and Medical Research CouncilNational Heart Foundation of AustraliaWellcome Trust
Mots-clésRandomized controlled trialComponent (thermodynamics)Early childhoodEarly childhood educationMedicineClinical nutritionPhysical therapyPsychologyNursingPedagogyDevelopmental psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Increased outdoor free play is associated with health and developmental benefits for preschool-aged children. It is therefore recommended that early childhood education and care (ECEC) services provide increased time for outdoor free play. This study seeks to understand the impact of a multi-component implementation strategy (Get Outside Get Active) on ECEC service provision of opportunities for outdoor free play. METHODS: This was a parallel-group randomised controlled trial involving 84 ECEC services located in one region of New South Wales, Australia. Forty-one services were randomised to a 6-month multi-component implementation strategy or to a usual care group (n = 43). To increase total scheduled outdoor free play time, services were supported to modify their routines to increase provision of outdoor free play and/or indoor-outdoor free play opportunities (whereby children are allowed to move freely between indoor and outdoor spaces). The primary trial outcome, mean minutes per day of outdoor free play opportunities provided in ECEC services, was measured at baseline, 6-months (primary endpoint), and 18-months. Secondary outcomes were mean minutes of indoor-outdoor free play only and proportion implementing indoor-outdoor free play for the full day. The quality of the movement environment was assessed using direct observations in 30 ECECs at 6 months only. RESULTS: At 6 months, the intervention group showed a significant increase in mean daily minutes of outdoor free play (61.3 min; 95% CI 2.5 to 120.01; p = 0.041) and indoor-outdoor free play (59.1 min; 95% CI 9.1 to 109.1; p = 0.021) relative to the control group. However, no significant between-group differences were observed at 18 months. The proportion implementing a full-day indoor-outdoor program (OR 1.97; 95% CI 0.81 to 4.78; p = 0.196) and the quality of movement environments did not differ between groups at 6 months. CONCLUSIONS: The implementation strategy significantly increased outdoor free play opportunities in ECEC services post-intervention, though the between group effects were not sustained at 18 months. Future research should focus on ensuring the long-term impact of implementation strategies and understanding the factors driving changes in control group behaviour. TRIAL REGISTRATION: This trial was prospectively registered with the Australian New Zealand Clinical Trials Registry (ACTRN12621000987864).

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,004
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,398
Écart entre enseignants0,361 · 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'étudeEssai randomisé
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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