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Enregistrement W4414297335 · doi:10.1111/1460-6984.70128

Goal Setting in Speech–Language Pathology: A Pilot Test of a ‘One‐Size‐Fits‐All’ Planning Framework

2025· article· en· W4414297335 sur OpenAlexaff
Justine Hamilton, Erin Paige Hopkins, Cassandra Kerr

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Language & Communication Disorders · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensSt Mary's Hospital CentreMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoal settingIntervention (counseling)Process (computing)Plan (archaeology)Goal orientationRehabilitationOutcome (game theory)Psychological intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Developing treatment goals and hierarchies is fundamental to effective intervention. Despite this, interventions are often vaguely or ambiguously described, negatively impacting outcome measurement, client engagement, and team communication. THIMS (Target, Hierarchy, Ingredients, Measures, Success Criterion) is a novel intervention planning framework that aims to improve the specificity and measurability of treatment goals and hierarchies in speech-language pathology (SLP). AIM: The objective of this pilot study was to determine if clinician training in the use of the THIMS Framework was feasible and effective at improving the specificity and measurability of SLP treatment goals and hierarchies. METHODS: We completed a within-group pre-post pilot study to determine the impact of training speech-language pathologists (SLPs) to use the THIMS Framework. We evaluated participant recruitment, task completion, and attrition, as well as the specificity and measurability of SLP goals and hierarchies submitted before and after training. RESULTS: Twenty-three SLPs completed the study, with participants representing a broad range of years of experience and clinical practice areas. Results showed feasible recruitment and retention and significantly higher scores for treatment goals and hierarchies after completing THIMS training sessions. CONCLUSION: Training in the use of the THIMS Framework was feasible for a small sample size and resulted in increased specificity and measurability of SLP treatment goals and hierarchies. This 'one-size-fits-all' framework has the potential to fill the current gap for a systematic but flexible goal and hierarchy writing system for SLPs. WHAT THIS PAPER ADDS: What is already known on this subject For many years, the importance of specificity in goal writing and intervention planning has been highlighted as critical for ensuring client engagement, objective outcome measurement, and effective team communication. Despite this, studies continue to reveal a disconnect between clinicians acknowledging the importance of precision in goal formulation and actually applying the required level of specificity in their own treatment plans. What this paper adds to existing knowledge This pilot study describes the evaluation of a novel intervention planning framework that was designed to ensure specificity and measurability of goals and treatment hierarchies. The framework draws on elements of SMART goals and the Rehabilitation Treatment Specification System to provide clinicians with a stepwise process to plan interventions for a wide range of goal areas and populations. What are the potential or actual clinical implications of this work? To our knowledge, THIMS (now TACSI) is the only framework that provides explicit guidance on how to write specific and measurable SLP treatment goals and hierarchies that apply to any client population in any practice setting. The present study provides initial evidence that this framework has the potential to become a 'one-size-fits-all' SLP intervention planning system.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,187
Score d'incertitude au seuil0,838

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,015
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,348 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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