Scalability and scaling-up strategy of a physical activity policy intervention in Australian childcare centres
Notice bibliographique
Résumé
There is an urgent need for scalable interventions to promote physical activity in early childhood. An early childhood education and care (ECEC) physical activity policy intervention with implementation support strategies (Play Active) has been proposed for scale-up in Australia. This study sought to assess the scalability of Play Active and describe the Play Active scaling-up strategy. The Intervention Scalability Assessment Tool was used to assess scalability. The PRACTical planning for Implementation and Scale-up (PRACTIS) guided the scaling-up strategy and involved: (i) characterizing the implementation setting; (ii) identifying existing/new partnerships; (iii) identifying barriers and facilitators to implementation; (iv) addressing barriers through adaptations. The Play Active scalability assessment domains with the highest scores (>2.5/3) were for the problem, intervention, reach and acceptability. Four additional domains scored highly (>2/3): fidelity and adaptation, delivery settings and workforce, implementation infrastructure, and strategic/political context. The lowest scores (<2/3) were the evidence of effectiveness, intervention costs and benefits, and sustainability domains. The PRACTIS guide showed that the implementation setting and existing and new partnerships were appropriate for scaling-up Play Active. The PRACTIS guide also identified key barriers (e.g. staff time) and enablers (e.g. staff professional development) to implementation at scale. Adaptations were identified to address these barriers (e.g. intervention delivery via a customised website). Overall, the scalability assessment revealed gaps in some scalability domains to be addressed through further research and adaptation of Play Active. The proposed scale-up trial evaluation is crucial to support decision-makers to fund, scale and institutionalize Play Active in the real world.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».