Early positive approaches to support for family carers of young children with developmental disabilities: adaptation and piloting in Quebec public services
Notice bibliographique
Résumé
Background: This paper presents the participative research undertaken to adapt and pilot the Early Positive Approaches to Support (E-PAtS) program, originally developed and evaluated in English for use in the United-Kingdom, for implementation within Québec's public health and social services. E-PAtS supports family carers of young children with developmental disabilities by promoting their well-being and adjustment early in their services trajectory. Method: The program was translated into French and iteratively adapted based on feedback from six pilot cohorts conducted across four diverse clinical settings: a rural service center, an urban center, a specialized pediatric hospital, and a diagnostic clinic. These sites were selected to ensure demographic and geographic representativity of Québec's population, and participating families also reflected a range of backgrounds. The adaptation process was grounded in community-based participatory research principles, actively involving parents, practitioners, managers, and researchers. Changes to the program's content and delivery were made according to partner recommendations. Evaluation focused on social validity, effectiveness, feasibility, and fidelity of implementation. Results: Participating parents completed questionnaires and interviews, reporting improved well-being and greater confidence in self-care, indicating the program's relevance and positive impact. Fidelity of implementation was assessed using the E-PAtS fidelity checklist, and feasibility was evaluated through session attendance logs. Both indicators were considered strong, despite the challenges posed by the COVID-19 pandemic. Conclusion: Findings support the adapted E-PAtS program's suitability for Québec's public services, with further refinements recommended for broader dissemination. This study highlights the value of participatory approaches in adapting evidence-based interventions across cultural and service delivery contexts.
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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 | 0,012 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».