Barriers and facilitators to accommodations in the workplace for adults who use augmentative and alternative communication (AAC): a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Workplace accommodations can reduce barriers to employment for people who use augmentative and alternative communication (AAC), however, the lack of accommodations continues to challenge participation in employment. This systematic review identified and analyzed barriers and facilitators to implementing workplace accommodations for adults (19 years and over) who use AAC. A systematic search of nine databases was conducted to identify relevant studies using the search terms “AAC” and “workplace accommodations” and variations of each term. Results were imported into Covidence. Seventeen studies met the inclusion criteria. Results were presented using the International Classification of Functioning, Disability, and Health (ICF) framework. The Oxford levels of evidence and Confidence in Evidence from Review of Qualitative Research (GRADE-CERQual) were used to assess the quality of the studies and confidence in findings, respectively. Environmental barriers related mainly to attitudes and technology, and personal barriers related to job qualifications, education, and work-related skills. A combination of facilitators such as personal strengths, access to technology, and supportive relationships contributed to successful implementation of accommodations. The findings of this review suggest that implementing workplace accommodations for adults who use AAC strategies is complex and further research is needed to advance practices and policies that support the implementation of workplace accommodations.
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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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».