Using Technology to Enhance Services and Supports for Children and Youth with Disabilities and Medical Complexity and their Families in Canada: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
In Canada and internationally, the use of technology to enhance community-based health and developmental services and supports with children and youth has increased dramatically as a result of the COVID-19 pandemic. In the Canadian context, how technology-enabled supports and services have developed and can be integrated as a long-term option in addition to in-person services requires further examination. This scoping review maps out existing and emerging themes in Canadian research published on how different technology modalities are being used in home and community settings with children and youth with disabilities and medical complexity and their families. A literature search conducted across seven databases between 2011 and 2023 resulted in potentially relevant publications, of which 12 met the inclusion criteria. The findings provide insights into how various technologies are being used and combined in order to provide parenting training and coaching and timely access to assessments in a continuum of care without the burden of travel time and costs. Also, the potential of technology to create peer support networks both for parents and older youth with disabilities. These findings can inform funding bodies and community organizations serving this population in undertaking in depth and critical analyses of how technology can be further integrated into hybrid models of service delivery. Further research and actions are also needed to address issues of digital equity.
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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 | 0,008 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,017 | 0,028 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».