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Enregistrement W4293659832 · doi:10.1177/23969415221120768

Current practices, supports, and challenges in speech-language pathology service provision for autistic preschoolers

2022· article· en· W4293659832 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueAutism & Developmental Language Impairments · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity Health NetworkHolland Bloorview Kids Rehabilitation HospitalWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismIntervention (counseling)PsychologyLanguage developmentSpeech-Language PathologyConsistency (knowledge bases)MedicineMedical educationClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Speech-language pathology services are among the most frequently accessed services for young autistic children. Therefore, understanding the nature of these services, what challenges these clinicians face, and what supports they value is critical for developing appropriate policies and practices that can maximize positive outcomes for children and families. This study had two primary aims. The first was to examine the self-reported assessment and intervention practices of community-based Speech Language Pathologists (SLPs) and communicative disorders assistants (CDAs; who provide services under the supervision of a SLP) in supporting preschool children with suspected and diagnosed autism. The second aim was to identify barriers and supports (facilitators) to providing services in the community using the Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR) as a framework. Methods: A cross-sectional online survey was used to collect qualitative and quantitative data from clinicians in Ontario Canada who were providing speech and language services to preschool children with suspected or diagnosed autism. Quantitative data were used to describe clinicians" practices, and qualitative data captured their perspectives on barriers and supports to providing services. Results: A total of 258 clinicians participated in the survey. On average, clinicians reported almost half of the preschoolers on their caseload had either diagnosed or suspected autism. There was consistency across the skill development areas assessed by SLPs, and targeted during therapy sessions, with the top four areas targeted being: foundational social communication, language, play and pragmatics. However, there was wide variation in speech and language assessment and intervention practices reported by this sample of clinicians (i.e., service delivery models, tools or programs used, length and duration of therapy services, level of collaboration with other professionals). Clinicians identified several barriers to providing services: limited funding and time, lack of inter-professional collaboration, difficulty accessing services, community messaging about autism services, family readiness and clinician knowledge. Supports (facilitators) included: access to autism-focused professional development, inter- and intra-professional collaboration, and access to additional supports in the community.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,723
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,055
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,284 · 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