Factors Influencing Music Therapists’ Retention of Clinical Hours with Autistic Clients over Telehealth During the COVID-19 Pandemic
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The 2019 coronavirus disease pandemic influenced music therapists to migrate services to online platforms, though some lost clinical hours during the pandemic when telehealth was not a viable option. This survey study aimed to ascertain factors that helped music-based therapists to continue serving autistic clients over telehealth during the pandemic. We surveyed 193 accredited music therapists located mainly in Canada and the US. In addition to gathering data on general perceptions of telehealth music therapy and Neurologic Music Therapy (NMT), one-way ANOVAs were applied to determine differences in percent-change loss of clinical hours for music therapists: (1) working in different employment settings; (2) serving children, youth, adults, or a mixture of ages; and (3) practicing NMT or not. The general perception of telehealth music therapy was positive, and NMTs believed that the clear protocols and transformation design model were helpful to them in adapting services to telehealth. There were no significant differences in percent-change of clinical hours among music therapists in different employment settings or serving different client age groups. Music therapists who said they practiced within the NMT treatment model lost a significantly lower percentage of clinical hours with autistic clients than those who did not practice NMT. Possible reasons for this result and the need for further research are discussed.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,003 | 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 découle