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
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».