Summative content analysis of the recommendations from Project ECHO Ontario Autism
Notice bibliographique
Résumé
Background Practitioners report a lack of knowledge and confidence in treating autistic children, resulting in unmet healthcare needs. The Extension of Community Healthcare Outcomes (ECHO) Autism model addresses this through discussion of participant-generated cases, helping physicians provide best-practice care through co-created recommendations. Recommendations stemming from ECHO cases have yet to be characterized and may help guide the future care of autistic children. Our objective was to characterize and categorize case discussion recommendations from Project ECHO Ontario Autism to better identify gaps in clinician knowledge. Methods We conducted a summative content analysis of all ECHO Ontario Autism case recommendations to identify categories of recommendations and their frequencies. Two researchers independently coded recommendations from five ECHO cases to develop the coding guide. They then each independently coded all remaining cases and recommendations from three cycles of ECHO held between October 2018 to July 2021, meeting regularly with the ECHO lead to consolidate the codes. A recommendation could be identified with more than one code if it pertained to multiple aspects of autism care. Categories from the various codes were identified and the frequency of each code was calculated. Results Of the 422 recommendations stemming from 62 cases, we identified 55 codes across ten broad categories. Categories included accessing community resources (n = 224), referrals to allied health and other providers (n = 202), ongoing autism care (n = 169), co-occurring mental and physical health conditions (n = 168), resources and tools for further learning (n = 153), physician to provide education and coaching to families (n = 150), promoting parent and family wellness (n = 104), supporting community autism diagnosis (n = 97), promoting patient empowerment and autonomy (n = 87), and COVID-19 (n = 26). Conclusion This is the first time that recommendations from ECHO Autism have been characterized and grouped into categories. Our results show that advice for autism identification and management spans many different facets of community-based care. Specific attention should be paid to providing continued access to education about autism, streamlining referrals to allied health providers, and a greater focus on patient- and family-centered care. Physicians should have continued access to autism education to help fill knowledge gaps and to facilitate families' service navigation.
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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 | 0,053 | 0,177 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,004 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».