Challenges and solutions in speech-language pathology service delivery across Australia and Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background, aims and objectives: This study aimed to compare the perception of barriers to service delivery among speech-language pathologists (SLPs) in Canada and Australia and the extent to which they used parent or carer training to overcome these barriers. Methods: Participants were 81 Australian and 63 Canadian SLPs who completed an online survey. Questions comprised open ended and forced choice questions with some ranking of questions also required. Chi-square analyses were conducted comparing Canadian and Australian SLPs. Results: Few differences existed among the respondents. Respondents overwhelmingly selected “not enough speech-language pathology positions to meet demand” as their main barrier. This barrier along with “parents/carer’s lack of knowledge about the need for speech-language pathology”, “lack of parent/carer engagement” and “lack of awareness of role of speech-language pathologist” were the principal barriers. Training parents and carers to conduct therapy at home was the most used strategy among both Canadian and Australian SLPs. Discussion: The finding that the SLPs perceive low engagement from parents both in the training sessions and when working with their child may suggest that there is a need for speech-language pathologists to determine more effective ways to train and engage parents and carers. Conclusion: More research into the efficacy of parent or carer training across a wider range of speech-language pathology practice areas and across a more diverse range of parents or carers needs to be undertaken.
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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 | 0,005 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| 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 ».