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Enregistrement W4414240312 · doi:10.3390/children12091241

Do Playful Parenting Programs Implemented at Scale Improve Caregiver Practices and Child Development?

2025· article· en· W4414240312 sur OpenAlexaff
Carina Omoeva, Rafael Contreras Gomez, Rachel Hatch, Frances E. Aboud, Ania Chaluda, Given Hapunda, Karma Choden, Francis Sichimba, Ksenija Krstić, Jill Popp

Notice bibliographique

RevueChildren · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineNursing
ThématiqueChild Nutrition and Water Access
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesLEGO FoundationUNICEF
Mots-clésFocus groupScale (ratio)Program evaluationQuality (philosophy)Child developmentParenting skillsPositive parentingChild care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background/Objectives: As an independent research group, we examined parent and child outcomes of three different parenting programs delivered at scale. The programs were implemented in Bhutan, Serbia and Zambia by different organizations. Methods: Mixed methods included a caregiver interview using the HOME Inventory, a direct child assessment using the Global Scales of Early Development (GSED) and focus group discussions with caregivers (FGD). Sampled mothers and children were randomly selected for the HOME/GSED: Bhutan n = 432, Serbia n = 636, Zambia n = 1024. Over 40 mothers and fathers of children under 3 years were purposively selected for FGD. Intention-to-treat and secondary regression analyses of attendees and non-attendees were conducted on the HOME and GSED; FGDs were subject to content analysis. Results: Parenting practices were found to be minimally (Bhutan) or modestly (Zambia) higher for caregivers who attended group sessions. Caregivers in Serbia who recalled receiving play messages had higher HOME scores. Child outcomes showed small (Bhutan) or no differences (Serbia, Zambia) associated with participation. Conclusions: Explanations focused on limits to program participation in scaled programs, the need for pilot evaluations to ensure that the program design is effective, and the need to monitor delivery quality and other implementation processes.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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