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Enregistrement W4408188378 · doi:10.2196/59913

Using the Community Resilience Model and Project ECHO to Build Resiliency in Direct Support Professionals: Protocol for a Longitudinal Survey

2025· article· en· W4408188378 sur OpenAlexvenueno aff
Kristina Lenker, Laura L Felix, Sarah Cichy, Erik Lehman, Michael Murray, Jennifer L. Kraschnewski

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational Sciences
Mots-clésProtocol (science)Echo (communications protocol)PsychologyResilience (materials science)Psychological resilienceSocial supportApplied psychologyMedical educationComputer scienceMedicineSocial psychologyComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Individuals with intellectual disabilities or autism spectrum disorder (ID/A) sometimes require supportive services from direct support professionals (DSPs). The supportive care provided to individuals with ID/A by DSPs can vary from assistance with daily living activities to navigating society. The COVID-19 pandemic not only exacerbated poor outcomes for individuals with ID/A but also for DSPs, who report experiencing burnout in the aftermath of the pandemic. DSPs are critical to providing much-needed support to individuals with ID/A. OBJECTIVE: The goal of this study is to evaluate the impact of the community resilience model on DSP burnout and neurodivergent client outcomes using the Project ECHO (Extension for Community Healthcare Outcomes) telementoring platform as a dissemination tool. METHODS: This protocol leverages community resilience theory and telementoring through the Project ECHO model to foster resilience in DSPs and their neurodiverse client population. ECHO participants' resilience behaviors will be evaluated via surveys including the Connor Davison Resilience Scale and the WHO-5 Well-Being Index. These surveys will be administered preprogram, at the end of the 8-week ECHO program, and 90 days after the ECHO program's completion. Pre-post relationships will be assessed using generalized estimating equations. The main outcomes will be self-reported changes in knowledge, self-efficacy, and resilience. RESULTS: All ECHO program cohorts and follow-up data collection have concluded, with 131 survey participants. The project team is currently analyzing and interpreting the data. We anticipate having all data analyzed and interpreted by February 2025. CONCLUSIONS: DSPs provide critical services to individuals with ID/A. By providing skills in resiliency via the ECHO model, participants will be able to apply resiliency to their own professional lives while fostering resilience within their neurodiverse client base, leading to increased positive outcomes for both groups. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/59913.

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)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,056
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,009

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 Opus0,671
Tête enseignante GPT0,685
Écart entre enseignants0,014 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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