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Enregistrement W2972788325 · doi:10.1177/1362361319874647

Coming to understand the child has autism: A process illustrating parents’ evolving readiness for engaging in care

2019· article· en· W2972788325 sur OpenAlexafffundabout
Stephen J. Gentles, David Nicholas, Susan M. Jack, K. Ann McKibbon, Péter Szatmári

Notice bibliographique

RevueAutism · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesAutism OntarioCanadian Institutes of Health ResearchSinneave Family Foundation
Mots-clésAutismPsychologyPsychological interventionGrounded theoryDevelopmental psychologyQualitative researchMeaning (existential)Process (computing)Medical educationMedicinePsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We report results from a large qualitative study regarding the process of parents coming to understand the child has autism starting from the time of initial developmental concerns. Specifically, we present findings relevant to understanding how parents become motivated and prepared for engaging in care at this early stage. The study included primary data from 45 intensive interviews with 32 mothers and 9 expert professionals from urban and rural regions of Ontario, Canada. Grounded theory methods were used to guide data collection and analysis. Parents’ readiness (motivation and capacity) for engagement develops progressively at different rates as they follow individual paths of meaning making. Four optional steps account for their varied trajectories: forming an image of difference, starting to question the signs, knowing something is wrong, and being convinced it’s autism. Both the nature of the information and professional help parents seek, and the urgency with which they seek them, evolve in predictable ways depending on how far they have progressed in understanding their child has autism. Results indicate the need for sensitivity to parents’ varying awareness and readiness for involvement when engaging with them in early care, tailoring parent support interventions, and otherwise planning family-centered care pathways. Lay Abstract What is already known about the topic? Parents of children with autism often learn about their child’s autism before diagnosis and can spend long periods seeking care (including assessment) before receiving a diagnosis. Meanwhile, parents’ readiness to engage in care at this early stage can vary from parent to parent. What this paper adds? This study revealed how parents come to understand their child has autism—on their own terms, rather than from just talking to professionals. It also explained how parents’ growing awareness of their child’s autism leads them to feel more motivated to engage in care by seeking information and pursuing services. Four “optional steps” described how parents’ growing readiness to engage in care at this early stage can vary, depending on their personal process. Implications for practice, research, or policy The results suggest ways that professionals can be more sensitive (a) to parents’ varying awareness of autism and (b) to their varying readiness for being involved in early care. They also suggest ways to tailor parent supports to their individual situation and design care that is more family centered. Not all parents want high levels of involvement. Depending on their personal process, some parents may need care and support that is directed at them before feeling ready for professionals to engage them in care directed at the child.

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)0,024
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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,077

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0150,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,009
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,005
Intégrité de la recherche0,0020,003
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 Opus0,065
Tête enseignante GPT0,365
Écart entre enseignants0,300 · 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

Citations51
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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