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Enregistrement W3095019514 · doi:10.2196/20011

Coaching While Waiting for Autism Spectrum Disorder Assessment: Protocol of a Pilot Feasibility Study for a Randomized Controlled Trial on Occupational Performance Coaching and Service Navigation Support

2020· article· en· W3095019514 sur OpenAlexvenueaboutno aff
Charmaine Bernie, Katrina Williams, Fiona Graham, Tamara May

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCoachingRandomized controlled trialIntervention (counseling)ReferralAutismMedicineAutism spectrum disorderProtocol (science)Descriptive statisticsPsychologyNursingPhysical therapyFamily medicinePsychiatryAlternative medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: In Australia, the average time between a first concern of autism spectrum disorder (ASD) and diagnosis is over 2 years. After referral for assessment, families often wait 6-12 months before their appointment. This can be a time of uncertainty and stress for families. For some families, other forms of assistance are not accessible and thus timely intervention opportunities are missed. There is little evidence about how to provide the best support for children or caregivers while on assessment waiting lists. OBJECTIVE: The aim of this study is to determine whether use of a coaching intervention called Occupational Performance Coaching (OPC) combined with service navigation support is feasible for families waiting for ASD assessment, as a crucial first step in planning a randomized controlled trial. METHODS: A pilot and feasibility study will be conducted using recommended constructs and associated measures, which will be reported using CONSORT (Consolidated Standards or Reporting Trials) guidance. Participants will be child and caregiver dyads or triads, recruited within 4 months of their child (aged 1-7 years) being referred to one of two services for an ASD assessment in Victoria, Australia. A blinded randomization procedure will be used to allocate participants to one of three trial arms: (1) coaching and support intervention delivered face to face, (2) coaching and support intervention via videoconference, and (3) usual care. Descriptive statistics will be used to describe the sample characteristics of parents and children, inclusive of service access at baseline and follow up. Recruitment rates will be reported, and retention rates will be evaluated against a predicted rate of 70%-80% in each intervention arm. Goal attainment, using the Canadian Occupational Performance Measure, will indicate preliminary evidence for efficacy within the intervention arms, with an increase of 2 or more points on a 10-point performance and satisfaction scale considered clinically significant. RESULTS: The study was approved by The Royal Children's Hospital Research Ethics and Governance Department in September 2018. As of October 2020, 16 families have been recruited to the study. Data analysis is ongoing and results are expected to be published in 2021. CONCLUSIONS: Study findings will support planning for a future randomized controlled trial to assess the efficacy of OPC and service navigation support for caregivers of children awaiting ASD assessment. TRIAL REGISTRATION: Australian New Zealand Clinical Trials Registry ACTRN12620000164998; www.anzctr.org.au/Trial/Registration/TrialReview.aspx?id=378793&isReview=true. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/20011.

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)0,069
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,051
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,364

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0690,051
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0060,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,006
Bibliométrie0,0040,005
Études des sciences et des technologies0,0060,005
Communication savante0,0060,005
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0100,011
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0610,013

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 Opus0,284
Tête enseignante GPT0,533
Écart entre enseignants0,249 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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