The Implementation of a Blended In-Person and Online Family-Based Childhood Obesity Management Program: A Process Evaluation Pilot Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Early Intervention Program (EIP) was a 10-week family-based healthy living intervention for children with a BMI-for-age ≥85th percentile. The effectiveness of the EIP has been previously demonstrated; however, its implementation has not been fully described. Process evaluations provide valuable insight into implementation and improve ongoing intervention delivery. OBJECTIVE: The aim was to evaluate recruitment, intervention content, delivery, and implementation for quality improvement and to inform potential scale-up. METHODS: A mixed-methods process evaluation design was used and represented one component of a Type I hybrid effectiveness trial. RESULTS: = 47). Participation barriers were transportation, scheduling, and illness. Participation facilitators were the free cost and family recreation pass, sibling inclusion, and location. Program acceptability/satisfaction was rated over 4/5 for all measures. Implementation barriers were recruitment, small group size, attendance, and limited time to deliver material. Implementation facilitators were high compatibility and feasibility, as well as the provided resources. Staff interviews showed high acceptability/satisfaction across all sites. CONCLUSION: The EIP was highly acceptable and feasible for families and delivery partners, but recruitment, attendance, and online engagement were implementation challenges. Program adjustments are recommended prior to scale-up. These strengths and limitations can help to inform other multi-site childhood healthy living interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,015 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».