The knowledge of physicians regarding autism spectrum disorder (ASD) across Ontario: a mixed methods study
Notice bibliographique
Résumé
The current study is a manuscript-based thesis, divided into 2 journal articles. The first article examines the facilitators and barriers to recruiting physicians for psychological research and is a reflexive article written from the author’s personal perspective. Physicians have been a hard population to recruit for research purposes over the years and the article provides insight into recruitment methods from a unique perspective. The second article investigates the knowledge of Ontario physicians regarding autism spectrum disorder (ASD), employing a mixed methods approach. ASD is a complex disorder and is rising in prevalence. Physicians are said to be one of the first to come into contact with an individual with ASD and need to be able to recognize or identify signs and symptoms of the disorder. Previous research highlights that physicians may not feel competent in diagnosing and treating ASD because of their lack of knowledge and training. Physicians completed questionnaires and participated in semi-structured interviews. Analysis of quantitative data included t-tests and ANOVA’s, while thematic analysis was employed to analyze the interview transcripts. Areas where knowledge or information regarding ASD was lacking is discussed. Additionally, recommendations for improving medical education regarding ASD and physicians’ knowledge, as well as clinical and research implications are discussed.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».