Barriers and facilitators to implementing prevent-teach-reinforce for young children in community-based early intervention services for autism
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The present study examined barriers and facilitators to the implementation of evidence-based practices to manage challenging behavior under real-world conditions within community-based autism services. Parents, early intervention practitioners, and administrators at a public agency who participated in Prevent-Teach-Reinforce for Young Children (PTR-YC), an intervention based on positive behavior support principles, shared their perspectives on the factors that helped or hindered the implementation of the program. Barriers and facilitators were identified at the macrosystemic (community), services (organization and program), and case (parent, family, child, practitioner) levels. Of note, the governmental response and lockdown measures of the Covid-19 pandemic highlighted both challenges and opportunities for the planned large-scale deployment of the intervention. While the program itself includes built-in facilitating elements (e.g., peer support, flexibility, efficiency), results also underscored the importance of robust change management practices, administrative support, responsive clinical supervision, and organizational commitment to professional development. Parents and practitioners, the core members of the intervention team, bring to bear many positive personal qualities but benefit from support in adopting the new approach and its procedures. • Evidence-based practices are challenging to apply in autism public services. • Stakeholders identified barriers and facilitators to program implementation. • Organizations need change management practices and effective leadership. • Parents are invested and empowered, but may require support and flexibility. • Practitioners can draw from experience and adapt, but need support and realistic work demands.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle