Exploration of the Feasibility of Remote Assessment of Functioning in Children and Adolescents with Developmental Disabilities: Parents’ Perspectives and Related Contextual Factors
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic interrupted face-to-face health services, leveraging telehealth strategies. The aim of this cross-sectional study was to investigate, from a parent’s perspective, the feasibility of a remote assessment of functioning in children with developmental disabilities during the pandemic and related contextual factors, based on how parents carry out the assessment. Parents of children with developmental disabilities (mean age = 7.56 ± 3.68) responded to a remote assessment via electronic forms and telephone interview. We analyzed parents’ perspectives about the feasibility of the assessment. We also tested the association between feasibility score and sociodemographics/pandemic experience. Regression analysis tested if children’s functioning characteristics predicted feasibility. A total of 57 mothers completed the remote assessment, and more than 95% did not report difficulties in accessing/responding to electronic forms. They scored remote assessment as easy and feasible, and reported no difficulties with telephone interview. Greater feasibility rates were related to lower maternal age (rho Spearman = −0.290; p = 0.029). The model shows that children’s characteristics predicted 20.4% of feasibility (p < 0.005). Remote assessment showed to be feasible. Younger mothers might consider easier-to-use technologies, beyond considering remote assessment more viable. These results can guide the next steps in research and remote clinical practice.
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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 | 0,005 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».