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Enregistrement W4415193932 · doi:10.3390/ijerph22101568

The Implementation of a Blended In-Person and Online Family-Based Childhood Obesity Management Program: A Process Evaluation Pilot Study

2025· article· en· W4415193932 sur OpenAlexafffund
Bianca DeSilva, Anna Sui, Sam Liu, Patti‐Jean Naylor

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Environmental Research and Public Health · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth Policy Implementation Science
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesMinistry of Health, British Columbia
Mots-clésChildhood obesityProcess (computing)Program evaluationMEDLINEUser engagement

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,015
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,079

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,476
Tête enseignante GPT0,675
Écart entre enseignants0,199 · 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'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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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