The Impact of COVID-19 on Speech-Language Pathologists Engaged in Clinical Practices With Elevated Coronavirus Transmission Risk: A 2021 Follow-Up Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This study assessed changes in speech-language pathology practice 1 year following the onset of the COVID-19 pandemic. The specific focus was on speech-language pathologists (SLPs) engaged in evaluation and treatment activities that pose an increased risk of virus transmission, namely, aerosol-generating procedures. Method: SLPs from the United States and Canada ( n = 609) who were engaged in clinical activities with an elevated risk of COVID-19 exposure completed an online survey regarding their clinical practices. Topics assessed included continuation, modification, or cessation of clinical services, personal protective equipment (PPE) use, COVID-19 infections and vaccinations among SLPs, and financial impacts. For comparison, the results from the 2020 survey are included, and the percentage change (2020% − 2021%) is reported. Results: A majority of SLPs (90%) who completed the current survey reported that they were not experiencing PPE shortages, a marked change from the 2020 survey. Over half of the SLPs (52%) reported changes in clinical duties in 2021, with in-person visits and endoscopy being the most impacted. Nearly half of the respondents (49%) reported conducting virtual/telehealth clinical activities during the pandemic, and of these, 78% had not done any virtual/telehealth work prior to COVID-19. A positive COVID-19 test was reported by 10% of the SLPs (5% higher than in 2020). Most SLPs (92%) indicated they were vaccinated at the time of this survey. Conclusions: The 2021 survey data indicated an overall increase in SLP clinical activities compared with 2020 but have not yet returned to prepandemic levels. These results highlight a notable uptake of virtual/telehealth practice by SLPs, including those who had not previously done so. SLP vaccination rates also exceeded that of the general population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 tête enseignante, 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 ».