The process of telepractice implementation during the COVID-19 pandemic: a narrative inquiry of preschool speech-language pathologists and assistants from one center in Canada
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Many professional services were pressed to adopt telepractice in response to the global coronavirus SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic. The need to adopt a new service delivery approach quickly created different implementation challenges. This study explored the lived experiences of frontline clinicians who successfully transitioned their in-person speech-language therapy services to telepractice through an implementation science lens. METHODS: The study was conducted in partnership with one publicly funded program in Ontario, Canada that offers services to preschoolers with speech, language and communication disorders. Sixteen frontline speech-language pathologists and assistants at this organization shared their lived experience transitioning to telepractice during the pandemic during videoconference interviews. A narrative inquiry approach was used to analyze interview transcripts to identify the processes (or steps) this program took to implement telepractice and to understand the facilitators and barriers to telepractice implementation during the pandemic. RESULTS: The following six stages were identified from clinicians' narratives: abrupt lockdown; weeks of uncertainty; telepractice emerged as an option; preparation for telepractice; telepractice trials; and finally, full implementation of telepractice. The stages of events offered significant insights into how government public health measures influenced clinicians' decisions and their processes of adopting telepractice. In terms of barriers, clinicians reported a lack of knowledge, skills and experience with telepractice and a lack of technological support. The organization's learning climate and team approach to transitioning services were identified as the main facilitator of implementation. CONCLUSIONS: Findings suggest a need for better coordination of public health measures and professional services, which would have eased clinicians' stress and facilitated an earlier transition to telepractice. Fostering an organization's learning climate may improve organization's resilience in response to emergency situations.
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 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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,025 | 0,015 |
| Communication savante | 0,009 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,006 |
| 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 ».