Working Toward Recommended Terminology in the Canadian Preschool Speech-Language Pathology Context
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This quality improvement project aimed to address the inconsistent use of clinical labels across a preschool speech and language program in Ontario, Canada. The study investigated whether a multicomponent knowledge translation (KT) intervention could increase speech-language pathologists' (SLPs') knowledge about the recommended clinical labels, motivate their intentions to use the labels, and facilitate practice change during a 3-month pilot period. METHOD: The diffusion of innovations theory was utilized to identify and address known and suspected barriers and facilitators that could influence the adoption of consistent terminology. The intervention was evaluated using a pre-experimental study design (with pre, post, and follow-up testing) and included two phases: Phase 1 involved the pretraining survey, KT intervention, and posttraining survey, and Phase 2 included an exit survey after a 3-month pilot period. RESULTS: Five hundred twenty-nine SLPs in Phase 1 and 387 SLPs in Phase 2 participated. Following the web-based intervention, SLPs demonstrated improved knowledge about the recommended labels with most indicating intentions to communicate the labels going forward. SLPs also reported increased comfort using labels and positive views on their importance and value. After the 3-month pilot period, SLPs' reported use of most recommended labels decreased, as did ratings of comfort, value, and importance. However, most SLPs reported intentions to use the labels going forward. CONCLUSIONS: Despite having intentions to adopt the recommended labels, the lack of implementation by SLPs suggests the presence of additional barriers impacting their use of the recommended clinical labels in practice. Future work should investigate clinician-identified barriers to inform future implementation efforts. SUPPLEMENTAL MATERIAL: https://doi.org/10.23641/asha.25254940.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 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 ».