Exploration of Learning Preferences for Parents of Children with Sensory Over-Responsivity: A Mixed-Methods Study
Notice bibliographique
Résumé
Importance: Parent education is essential to pediatric occupational therapy (OT), yet there is a paucity of research regarding how to best support parents as adult learners. Objective: To explore the learning experiences of parents of children with sensory over-responsivity (SOR). Methods: An embedded mixed-methods design was used. Sixteen parents of children with SOR, aged 3–8 years, were recruited using purposive sampling. All parents participated in group trainings; of these, nine participated in one-on-one interviews. Quantitative data included pre-intervention parenting self-efficacy (PSE) scores and post-intervention learner satisfaction measures. Semi-structured interviews were used to explore parents’ learning experiences during group trainings. Intervention: Group trainings included varied learning opportunities focused on a problem-solving tool, A SECRET, to help parents support their children in varied contexts. Results: Five themes were extracted from interview data: 1) Learning process, 2) Learning challenges, 3) Fluctuating PSE, 4) Peer support, and 5) Future training suggestions. Quantitative analysis indicated no correlation between PSE and learning satisfaction. Mixing of methods provided support for understanding fluctuating PSE. Conclusions and Relevance: This study provides insight into parents' learning preferences and suggests A SECRET may enhance parent training. Findings indicate PSE may fluctuate for parents of children with SOR, warranting further investigation into both A SECRET's effectiveness and PSE's potential impact on parent learning.
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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 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».