Caregiver perceptions based on child attributes (Miletic et al., 2024)
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: More Than Words® (MTW) is a caregiver-mediated intervention program led by a speech-language pathologist (SLP) who teaches caregivers strategies to support their autistic child’s early social communication and play development. The program includes group sessions composed of multiple families with children of varying profiles. We explored whether caregiver experiences and perceived outcomes of the virtual MTW program differed depending on the child’s age and social communication stage.Method: As part of a program evaluation of virtual MTW delivered to over 2,000 families in Ontario, Canada, between 2020 and 2021, we randomly selected 31 families across four social communication stages and two age groups using stratified sampling (n = 4, in all but one subgroup). The Final Reflection and Evaluation form was analyzed both qualitatively and quantitatively, and a modified RE-AIM framework guided our analyses, including theme development.Results: Child attributes did not appear to impact caregivers’ experiences, but perceived child skill improvements varied by children’s social communication stage. The majority of caregivers reported changes in how they interact with their child. Four themes emerged: (a) perceived child skill improvements differed by social communication stage, (b) caregivers gained new knowledge and strategies regardless of child attributes, (c) SLPs effectively managed families’ individual needs, and (d) program components were appropriate for a variety of families.Conclusions: Findings suggest that the content taught in the MTW program was relevant for a variety of children, including those beyond the program’s intended age of 5 years and under. Grouping families of children with varying profiles does not appear to negatively influence caregivers’ experiences or perceived outcomes.Supplemental Material S1. Results from chi-square analysis of closed-ended question responses and child attributes.Supplemental Material S2. Final Reflection and Evaluation form.Miletic, K., Servais, M., Cardy, J. O., & Denusik, L. (2024). Do caregiver perceptions of the virtual More Than Words® program differ based on autistic children’s attributes? American Journal of Speech-Language Pathology, 33(3), 1127–1141. https://doi.org/10.1044/2024_AJSLP-23-00278
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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 | 0,004 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».