The Transferability of Goal Attainment Scaling (GAS) for Child Life Specialists Working in Pediatric Rehabilitation: A Critical Review of the Literature
Notice bibliographique
Résumé
Objective: There is much variation in the way child life specialists implement and document their interventions and services, especially among practice arenas. This variation includes the methods child life specialists use to set individual goals with pediatric clients and families, as well as to evaluate the effectiveness of their interventions and services. The purpose of this paper is to highlight how goal attainment scaling (GAS) could and should be inte-grated into the daily practices of child life specialists working in a pediatric rehabilitation setting. Method: GAS is a widely used individualized outcome measure, designed to assess whether individuals have achieved the goals of intervention by quantifying their progress (Kiresuk & Sherman, 1968). As there is currently no literature on the integration or utility of GAS as an outcome measure for child life specialists, this paper will critically examine the available peer-reviewed literature to demonstrate how and why GAS is currently being implemented in pediatric rehabilitative settings by other health care practitioners. Results & Conclusion: Recommendations for the transferability of GAS in child life practice will subsequently be discussed to not only address this gap in knowledge, but to further emphasize the benefits of using an individual-ized outcome measure in clinical practice. Disclosure Statement: No potential conflict of interest was reported by the author(s). Funding Statement: No funding sources were provided by the author(s).
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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 | 0,066 | 0,168 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».