Barriers, facilitators, and experiences of the autism assessment process: A systematic review of qualitative research with health professionals.
Notice bibliographique
Résumé
Experiences of professionals diagnosing Autism Spectrum Disorder (ASD) have been significantly under-researched. Around 1%–2% of children in developed countries receive a diagnosis of ASD. Early diagnosis is crucial as delayed diagnosis risks missing the opportunity to receive early interventions which can improve developmental outcomes and quality of life. The purpose of this article was to identify systematically and summarize the experiences and perceptions of health professionals who diagnose ASD. Seven articles were identified, through a systematic search of four databases and the reference lists of identified articles. The articles were critically appraised, and their results were summarized. All articles scored well on the risk of bias assessment. The articles included research from the United States of America, the United Kingdom, Canada, and Belgium. Themes from articles were considered under five topics: barriers, facilitators, diagnostic process, informing of a diagnosis, and postdiagnosis. Clinical implications emphasize the need for clear guidelines, multidisciplinary teams, and a clear process for providing information on the diagnosis and relevant services to parents. Training implications highlight the need to train health professionals on how diagnostic tools and professional judgments can be integrated. Training should also help make professionals aware of the barriers that they may face when diagnosing ASD. Future research is needed to increase the literature on professionals’ experiences of diagnosing ASD and focus on the impact this can have on the health professionals themselves.
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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 | 0,042 | 0,109 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».