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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 OpenAlexaffabout
Amanda Binns, Barbara Jane Cunningham, Allison Andres, Janis Oram Cardy

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.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,611
Score d'incertitude au seuil0,782

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0080,005
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0030,005
Intégrité de la recherche0,0010,002
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

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'étudeObservationnel
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

Citations18
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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