Implementing Pathways and Resources for Engagement and Participation (PREP) for Children with Disabilities in Inclusive Schools: A Knowledge Translation Strategy
Notice bibliographique
Résumé
Aims: To examine the effectiveness of PREP (Pathways and Resources for Engagement and Participation) knowledge translation (KT)-program on (a) change in practice behaviors and improved knowledge of school-based occupational therapists, and (b) participation of children with disabilities in inclusive education.Methods: A mixed-methods design was employed. Therapists (n = 39) completed a 30-hour program. Each therapist applied PREP intervention to one child (n = 39) aged 4-15 (Mean = 9.31, SD = 2.4). Therapists’ outcomes included: (a) knowledge of PREP evaluated using a clinical vignette, analyzed descriptively, (b) change in practice behavior measured by the Professional Evaluation and Reflection on Change Tool (PERFECT), analyzed thematically. Change in children’ participation pre- and post-KT-program and during follow-up was measured by the Canadian Occupational Performance Measure (COPM), analyzed using ANOVA.Results: Therapists acquired knowledge of PREP (vignette mean score 17.7/20). PERFECT revealed therapists’ self-perceived changes in practice: incorporating an environmental perspective, expanding partnerships, and redirecting focus on participation. Completing the KT-program was a primary enabler and reason for change. Children’s participation significantly improved post KT-program and during follow-up in both performance (p < 0.001) and satisfaction (p < 0.001).Conclusions. KT strategies, as illustrated in this study, accelerated the uptake of evidence-based interventions, minimizing existing ’know-do' gaps and promoting children’s health through participation.
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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 | 0,006 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».