Perceptions of health care workers prescribing augmentative and alternative communication devices to children
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Access to assistive devices is critical for most children with disabilities to function in society. Despite this, there remain high levels of unmet needs and an underutilisation of augmentative and alternative communication (AAC) devices. Yet, relatively little is known about the challenges that clinicians encounter in prescribing AAC devices. METHOD: In-depth qualitative semi-structured interviews were conducted with 11 speech language pathologists and occupational therapists who are current authorisers for AAC devices. RESULTS: The findings suggest that there are several barriers (technical, social and political) influencing clinicians' decision to prescribe AAC devices. Technical challenges include the complexity of devices and viewing technology as a cure. Social barriers involve socio-demographic differences, readiness to use a device, social acceptance, attitudes, family's view of technology, and the priority of communication. Finally, several political barriers such as a shortage of speech pathologists, a complex prescription review process, inconsistent follow-up procedures, limitations of the consultative model, and gaps in funding and policy influenced clinicians' ability to prescribe AAC devices. Differences in philosophy of technology also influenced health providers' decision to prescribe AAC devices. CONCLUSIONS: Service providers and policy makers should be cognizant of the contextual factors influencing health provider's decision to prescribe AAC devices.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».