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Enregistrement W2060737392 · doi:10.1044/1059-0889(2008/005)

Parents’ Needs Following Identification of Childhood Hearing Loss

2008· article· en· W2060737392 sur OpenAlexafffundabout
Elizabeth M. Fitzpatrick, Doug Angus, Andrée Durieux-Smith, Ian D. Graham, Doug Coyle

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Audiology · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesHospital for Sick ChildrenGovernment of Ontario
Mots-clésAudiologyHearing lossIdentification (biology)MedicinePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Appropriate support for families of children diagnosed with hearing impairment may have a direct impact on the success of early hearing detection and intervention programs in reducing the negative effects of permanent hearing loss. We conducted a qualitative study to explore parents' needs after learning of their child's hearing loss to better understand the important components of service delivery from families' perspectives. METHOD: Semistructured interviews were conducted with 17 families (21 parents) of preschool children in 4 centers in Ontario, Canada. Parents of children identified by neonatal screening as well as those identified through traditional referral routes participated. We asked parents to share their perceptions of the strengths and gaps in the care system. RESULTS: Although the majority of parents were satisfied with the range and quality of audiology and therapy services available, they identified gaps in the areas of service coordination, availability of information, and the integration of social service and parent support into the system. Access to audiology services appears to have been facilitated for children who were systematically screened. CONCLUSIONS: The findings provide insights into the services most valued by families. These findings highlight the importance of eliciting parents' perspectives in designing optimal care models for children and families.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,260
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeQualitatif
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

Citations133
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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