A new model for the diagnostic assessment services trajectory for neurodevelopmental conditions
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: The Canadian province of Québec faces several issues regarding the accessibility and quality of diagnostic assessment and the efficiency and continuity of evaluation, support, and intervention services for children with neurodevelopmental conditions (NDCs). To address these issues, the Ministry of Health and Social Services mandated a research team to initiate the development of a reference trajectory, i.e., a proposed model pathway based on national and international best practices and research, for the diagnostic assessment of NDCs in children aged 0-7 years. Methods: The present study focused on the development of a logic model to operationalize the diagnostic services trajectory using a community-based participatory research approach and informed by implementation science. This involved representatives from multiple stakeholder groups (e.g., parents, professionals, physicians, administrators, researchers). Project steps included an analysis of best practices from a literature review on diagnostic trajectories, focus groups and interviews with stakeholders, and a validation process to ensure the appropriateness of the final model. Results: The integration of existing research and stakeholder input resulted in a logic model for a new diagnostic services trajectory for children aged 0-7 years suspected of NDCs and identified key ingredients that should be present in its future implementation. Conclusion: The proposed model for a diagnostic services trajectory is expected to address several systemic issues identified previously. Its implementation will need to be evaluated to ensure its sustained focus on the needs of families and its ability to promote their quality of life, well-being, and involvement.
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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 | 0,013 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».