Transporting and implementing a caregiver-mediated intervention for toddlers with autism in Goa, India: evidence from the social ABCs
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Autism is a global health priority with an urgent need for evidence-based, resource-efficient, scalable supports that are feasible for implementation in low- and middle-income countries (LMICs). Initiating supports in the toddler years has potential to significantly impact child and family outcomes. The current paper describes the feasibility and outcomes associated with a Canadian-developed caregiver-mediated intervention for toddlers (the Social ABCs), delivered through a clinical service in Goa, India. Methods Clinical staff at the Sethu Centre for Child Development and Family Guidance in Goa, India, were trained by the Canadian program development team and delivered the program to families seen through their clinic. Using a retrospective chart review, we gathered information about participating families and used a pre-post design to examine change over time. Results Sixty-four families were enrolled (toddler mean age = 28.5 months; range: 19–35), of whom 55 (85.94%) completed the program. Video-coded data revealed that parents learned the strategies (implementation fidelity increased from M = 45.42% to 76.77%, p < .001, with over 90% of caregivers attaining at least 70% fidelity). Toddler responsivity to their caregivers (M = 7.00% vs. 46.58%) and initiations per minute (M = 1.16 vs. 3.49) increased significantly, p's < .001. Parents also reported significant improvements in child behaviour/skills (p < .001), and a non-significant trend toward reduced parenting stress (p = .056). Discussion Findings corroborate the emerging evidence supporting the use of caregiver-mediated models in LMICs, adding evidence that such supports can be provided in the very early years (i.e., under three years of age) when learning may be optimized.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».