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Enregistrement W3217162781 · doi:10.1111/1460-6984.12680

Obtaining consensus on core components of stuttering intervention for adults: An e‐Delphi Survey with key stakeholders

2021· article· en· W3217162781 sur OpenAlexaff
Amy Connery, J. Scott Yaruss, Holly Lomheim, Torrey M. Loucks, Rose Galvin, Arlene McCurtin

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Language & Communication Disorders · 2021
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueStuttering Research and Treatment
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStutteringPsychologyIntervention (counseling)Psychological interventionDelphi methodInternational Classification of Functioning, Disability and HealthStakeholderClinical psychologyApplied psychologyDevelopmental psychologyRehabilitationPsychiatryPublic relationsComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Evidence-based practice involves the synthesis of multiple forms of evidence to inform clinical decision-making and treatment evaluation. Practice- and patient-based evidence are two forms of evidence that are under-represented in the stuttering literature. The collection of such knowledge is essential to support the design and delivery of effective stuttering interventions for adults. AIMS: To build stakeholder consensus on the core components of intervention for adults who stutter, and to establish a guiding framework for the design and development of evidence-based interventions for adults who stutter. METHODS & PROCEDURES: Adults who stutter and speech and language therapists (SLTs) with experience in providing stuttering intervention participated in the three-round e-Delphi Survey focused on: (1) identifying key stuttering intervention components, including principles, practices, and structural and contextual elements; and (2) obtaining group consensus on stuttering intervention components. Statements were categorized using the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF) model adapted to the study of stuttering. OUTCOMES & RESULTS: A total of 48 individuals agreed to participate: 48/48 (100%) completed the Round 1 questionnaire, 40/48 (83%) responded to Round 2 and 36/40 (90%) participated in Round 3. Following content analysis of Round 1, 101 statements were developed, and consensus was achieved on 89 statements perceived as representing the core components of stuttering intervention for adults. Categorization of these statements reflected the key stuttering intervention components relating to personal reactions to stuttering, limitations in life participation and environmental factors. CONCLUSIONS & IMPLICATIONS: Consensus on the core components of stuttering intervention was reached through engagement with key stakeholders. The evidence-based framework presented highlights the range of key intervention components a clinician should consider when designing interventions for adults who stutter. WHAT THIS PAPER ADDS: What is already known on the subject Evidence-based practice endorses the synthesis of multiple knowledge forms including research, practice and patient evidence to support clinical decision-making and treatment evaluation. The stuttering literature is characterized by an over-representation of efficacy evidence, with significantly less practice and patient evidence to guide clinical practice. What this paper adds to existing knowledge This study adds valuable practice- and patient-based evidence for effective stuttering intervention components for adults who stutter. These relate to personal reactions to stuttering, limitations in life participation and environmental factors. What are the potential or actual clinical implications of this work? This research presents a stakeholder-informed framework for stuttering intervention to guide SLTs working with adults who stutter in designing evidence-based interventions. The framework supports the adoption of a person-centred approach to intervention to ensure each client's unique needs, preferences, values and desired outcomes are explored and integrated into therapy.

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)0,072
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,067
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,072
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0720,067
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,011
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,143
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations19
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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