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Enregistrement W4411347828 · doi:10.1186/s12966-025-01764-1

Six-month intervention effect of a digital movement behavior intervention on parent- and child intermediary outcomes—results from the Let’s Grow randomized controlled trial

2025· article· en· W4411347828 sur OpenAlexaff
Johanna Sandborg, Katherine Downing, Liliana Orellana, Rachael W. Taylor, Lisa M. Barnett, Valerie Carson, Kylie D. Hesketh

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Behavioral Nutrition and Physical Activity · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNational Health and Medical Research CouncilHenning och Johan Throne-Holsts stiftelse för främjande av vetenskaplig forskningErik och Edith Fernströms Stiftelse för Medicinsk Forskning
Mots-clésIntervention (counseling)Psychological interventionRandomized controlled trialMedicineCognitionMotor skillPsychologyClinical psychologyDevelopmental psychologyNursingPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Parental-focused interventions often aim to improve child health behaviors by changing parenting practices and cognitions and supporting child skill development. These intermediary outcomes serve as milestones that indicate progress towards achieving the ultimate intervention goal; however, the impact on these is rarely reported. The aim of this study was to investigate the effect of a digital intervention, intended to help parents promote healthy movement behaviors in toddlers on these intermediary outcomes. METHODS: This study utilized data from the Let's Grow trial (n = 1165). Participants were recruited Australia-wide and randomized to usual care (routine child healthcare visits) or intervention (usual care plus Let's Grow app) following baseline assessment. Participants with data on at least one intermediary outcome (assessed via an online survey) at baseline and mid-intervention (6-months) were included (usual care, n = 618; intervention, n = 547). These included parental cognitions (knowledge, self-efficacy, confidence) and behaviors (co-participation, role modelling, family rules and routines, screens in child's bedroom), and child developmental skills (motor skills, emotional regulation). Linear regression compared between-group outcomes. We also explored whether changes in the intermediary outcomes were associated with intervention engagement (Web app analytics). RESULTS: The intervention group had higher knowledge of child movement behaviors (mean difference = 0.41, P = 0.002) compared to control. This difference was driven by knowledge in physical activity (mean differences 0.12, P = 0.028) and sleep (mean difference 0.27, P = 0.003) topics. No significant effect was observed for the other intermediary outcomes. Higher engagement was associated with improvements in parental knowledge of child movement behaviors and physical activity, confidence, ease of parenting, family rules for movement behaviors and screen time, and less parental screen time (all P ≤ 0.039). CONCLUSIONS: While Let's Grow positively influenced physical activity and sleep knowledge at the mid-intervention point, our findings suggests that parents might need more time or support to improve cognitions and behaviors related to children's sedentary behavior/screen time and child developmental skills. Further clarity on whether the observed changes translate into differential impacts on child movement behaviors will be reported following trial conclusion. Engagement appears to enhance intervention effects, highlighting the importance of strategies to optimize engagement. TRIAL REGISTRATION: ACTRN12620001280998; U1111-1252-0599.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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 seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,318 · 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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