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Enregistrement W4303645624 · doi:10.1038/s41598-022-21343-9

Adapting and pretesting the World Health Organization’s Caregiver Skills Training Program for children with autism and developmental disorders or delays in Hong Kong

2022· article· en· W4303645624 sur OpenAlexaff
Paul Wong, Yan-Yin Lam, Janet Siu‐Ping Lau, Hung Kit Fok, Chiara Servili, Erica Salomone, Laura Pacione, Stephanie Shire, Felicity L. Brown

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesAutism Speaks
Mots-clésFocus groupAutism spectrum disorderPsychologyIntervention (counseling)Inclusion (mineral)AutismFidelityQualitative researchMedical educationMedicineNursingDevelopmental psychologySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The World Health Organization Caregiver Skills Training Program (WHO-CST) was developed to strengthen caregivers' skills in supporting children with developmental delays and the caregivers' well-being. The WHO-CST Hong Kong (HK) was adapted, and pre-pilot tested to support families with children suspected of having developmental delays and autism spectrum disorder and to empower the caregivers to foster their children's learning, social communication, and adaptive behavior. A sequential mixed-methods research methodology was undertaken to examine the adaptation process and initial implementation experiences. The acceptability, feasibility, and perceived benefits of the WHO-CST were assessed using stakeholders' and caregivers' qualitative and caregivers' quantitative pre- and post-intervention feedback. The data included materials generated from (1) three consultation meetings with stakeholders; (2) detailed reviews of the translated and adapted WHO-CST materials by master trainees (n = 10) trained by the WHO-CST representatives; (3) needs assessment focus group interviews with caregivers (n = 15) of children with autism spectrum disorder; and (4) pre- and post-CST program qualitative focus group interviews and quantitative evaluation. Consultation with stakeholders suggested that the program was acceptable for the local community, but the home visit and fidelity components were initially considered to be challenges towards the feasibility and sustainability of the program. Caregivers in the needs assessment focus groups gave widely diverse views about the program's uniqueness, length, delivery mode, and the inclusion of videotaping in-home visits. Post-intervention comments by caregivers about the program were mainly positive, while the MTs were critical of the content and length of the training and fidelity process. As one of the first high-income locations to adopt the WHO-CST, the evaluation findings of the WHO-CST-HK indicate that it is feasible and acceptable to implement the program in a metropolitan area where families have busy work schedules and are very conscious of privacy issues. The study results suggest that the WHO-CST program in HK and other high-income countries require scaling up and further evaluation of its implementation in real community settings. This involves systemic and contextual changes to allow task-sharing between professionals and non-specialists at the macro level. Furthermore, technology should be used to support the supervision of non-specialists. In addition, easier access to the WHO-CST materials at the micro level is required to ensure equity, equality, diversity, and inclusion of diversified families of children with developmental delays.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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