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Enregistrement W4392503427 · doi:10.1044/2024_ajslp-23-00170

Exploring the Views, Perspectives, and Current Practices of Educational Speech-Language Pathologists and Psychologists in Canada: How Childhood Developmental Language Disorders Are Identified and Diagnosed

2024· article· en· W4392503427 sur OpenAlexaffabout
Lisa M. D. Archibald, Cassandra Kuyvenhoven

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Speech-Language Pathology · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésConsistency (knowledge bases)PsychologyEnglish languageLanguage developmentMedical diagnosisMedical educationDevelopmental psychologyMedicineMathematics educationPathologyComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Across Canada, speech-language pathologists (SLPs) and educational psychologists (EPs) work in schools to identify and diagnose childhood learning difficulties, including language disorders; however, both professional groups use different terms to identify and diagnose them. Using the term developmental language disorder (DLD), developed by the CATALISE consortium, would provide consistency across fields. To effectively implement the use of DLD, it is crucial to understand how EPs and SLPs currently identify childhood language disorders and to investigate the potential impact of a practice change in this area. METHOD: The study conducted 13 moderated focus groups and one one-on-one semistructured interview across six Canadian provinces in English and French. RESULTS: We found some social and structural barriers that impact SLPs' and EPs' current practice of identifying and diagnosing language disorders generally (e.g., the belief that children should not be labeled "too early," institutions that prioritize certain professional diagnoses over others, board policies that do not allocate funds for language disorders, professionals' reticence to convey difficult information such as a diagnosis to collaborators) and DLD specifically (e.g., different professional taxonomies, lack of familiarity with or uncertainty about the label, not recognized as a condition in schools that may or may not even identify language disorder as a category of exceptionality). Nevertheless, the focus groups also revealed the extent to which DLD could be useful in their current practice. CONCLUSION: Both EPs and SLPs acknowledged the importance of working together; therefore, DLD could inspire more collaborative practice between SLPs and EPs around language disorders.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,023
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,870
Score d'incertitude au seuil0,945

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,023
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0240,014
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0040,006
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,032
Tête enseignante GPT0,325
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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