Community-based care for autistic youth: community providers’ reported use of treatment practices in the United States
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: To illustrate the landscape of community-based care for autistic youth in the United States, we identified transdisciplinary psychosocial intervention practice sets that community providers report utilizing to care for this population, and examined characteristics associated with provider-reported utilization. Methods: = 701) from allied health, behavioral, education, medical, mental health and other disciplines who treat or work with autistic youth (7-22 years) participated. Results: Exploratory factor analysis yielded four factors: Consequence-Based Strategies (CBS), Cognitive-Behavioral and Therapy Strategies (CBTS), Antecedent-Based Strategies (ABS), and Teaching Strategies (TS). Providers across disciplines reported utilizing ABS more often than other sets. Providers from behavioral disciplines, with less than 4-year or Master degrees, or with more experience reported the most use of ABS, CBS and CBTS. Medical and behavioral providers reported the most use of TS. Setting and child characteristics were associated with practice set use, indicating variability by disability and client socioeconomic status. Discussion: Findings reflect the complexity and inconsistency of the service landscape for autistic youth across the U.S. Only by understanding the service landscape and predictors of practice utilization, can researchers, policymakers, provider groups, and the autistic community facilitate effective implementation strategy development and use to ultimately improve community-based care.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».