Provider Self-Reported Use and Usefulness of Intervention Strategies for Externalizing Behaviors in Youths with ASD
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine predictors of implementation and perceived usefulness of four empirically supported strategies for treating externalizing behavior in youths with ASD. METHOD: Participants were 557 providers in the United States with experience treating externalizing behavior in youths with ASD. Generalized estimating equations were used to determine whether self-reported use and usefulness of four empirically supported intervention strategies (functional communication training, functional behavior analysis, visual tools/supports, token economy) were predicted by key provider characteristics: professional discipline, experience, and practice specialization (across three indices) in ASD. Post-hoc contrasts were performed to identify provider groups reporting the greatest use and usefulness of the four strategies. RESULTS: Strategies were most often used by providers with behavioral backgrounds, though perceived usefulness of strategies varied by providers' professional discipline. Compared to providers with more than 10 years of experience, less experienced providers endorsed the highest average use and usefulness of almost all strategies. Regarding ASD practice specialization, a lower volume of ASD cases, treating fewer youths with ASD over a 5-year period, and having a higher proportion of practice time working with youths with ASD reported were associated with greater use and usefulness of the strategies. CONCLUSIONS: Empirically supported strategies are widely used by and perceived as useful by providers who treat youths with ASD and co-occurring externalizing behaviors. Use and usefulness varies based on provider discipline, experience, and ASD practice specialization.
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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 | 0,003 | 0,023 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».