Pediatric Teleheath: Opportunities Created by the COVID-19 and Suggestions to Sustain Its Use to Support Families of Children with Disabilities
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: Telehealth is being rapidly adopted by physical and occupational therapists in pediatrics as a strategy to maintain services during the COVID-19 crisis. This perspective presents a mix of theoretical and practice perspectives to support the implementation of telehealth. Although research evidence is just emerging, there is sufficient indication to believe telehealth is effective. However, which telehealth strategies are best for which children and families, and which intervention goals, are not yet clear. METHODS: We discuss how different telehealth strategies (e.g. videoconferencing, emails, phone calls, online programs) are being used to address specific intervention goals. Comments from therapists using telehealth and examples of practices in different context and with different populations are provided. We discuss how newly adopted telehealth practices could be included in future hybrid service delivery models and programs, as well as factors influencing the decision to offer face-to-face or online interventions. CONCLUSION: Although telehealth has been implemented quickly as a response to a health care crisis, and is not a one-size-fits-all intervention, we believe it offers great opportunities to increase the accessibility, cost-effectiveness and family-centredness of our services, to best support families of children with disabilities.
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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 | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».