Family networks to improve outcomes in children with intellectual and developmental disorders: a qualitative study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There are at least 50 million children with an intellectual or developmental disorder in South Asia. The vast majority of these children have no access to any service and there are no resources to develop such services. We aimed to explore a model of care-delivery for such children, whereby volunteer family members of affected individuals could be organized and trained to form an active, empowered group within the community that, a) using a task-sharing approach, are trained by specialists to provide evidence-based interventions to their children; b) support each other, with the more experienced FaNs i.e. family networks, providing peer-supervision and training to new family members who join the group; and c) works to reduce the stigma associated with the condition. METHODS: We used qualitative methods to explore carers' perspectives about such a care-delivery model. RESULTS: The key findings of this research are that there is a huge gap between the needs of the carers and available services. Carers would welcome a volunteer-led service, and some community members would have time to volunteer. Raising community awareness in a culturally sensitive manner prior to launching such a service and linking it to the community health workers programme would increase the likelihood of success. Gender-matching would be important. It would be possible to form family networks around the more motivated volunteers, with support from local non-governmental organizations. The carers were receptive to the use of technology to assist the work of the volunteers as well as for networking. CONCLUSIONS: We conclude that family volunteers delivering evidence-based packages of care after appropriate training is a feasible system that can help reduce the treatment gap for childhood intellectual and developmental disorders in under-served populations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».