Coping, fostering resilience, and driving care innovation for autistic people and their families during the COVID-19 pandemic and beyond
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The new coronavirus disease (COVID-19) pandemic is changing how society operates. Environmental changes, disrupted routines, and reduced access to services and social networks will have a unique impact on autistic individuals and their families and will contribute to significant deterioration in some. Access to support is crucial to address vulnerability factors, guide adjustments in home environments, and apply mitigation strategies to improve coping. The current crisis highlights that our regular care systems are not sufficient to meet the needs of the autism communities. In many parts of the world, people have shifted to online school and increased use of remote delivery of healthcare and autism supports. Access to these services needs to be increased to mitigate the negative impact of COVID-19 and future epidemics/pandemics. The rapid expansion in the use of telehealth platforms can have a positive impact on both care and research. It can help to address key priorities for the autism communities including long waitlists for assessment and care, access to services in remote locations, and restricted hours of service. However, system-level changes are urgently needed to ensure equitable access and flexible care models, especially for families and individuals who are socioeconomically disadvantaged. COVID-19 mandates the use of technology to support a broader range of care options and better meet the diverse needs of autistic people and their families. It behooves us to use this crisis as an opportunity to foster resilience not only for a given individual or their family, but also the system: to drive enduring and autism-friendly changes in healthcare, social systems, and the broader socio-ecological contexts.
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.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle