Telehealth for rural kids:Post-disaster recovery
Notice bibliographique
Résumé
Background: In response to the 2019/2020 Black Summer bushfires in regions of New South Wales (NSW), UNICEF Australia and Royal Far West (RFW) partnered to design and deliver a program to support the wellbeing and resilience of young children and to reduce the likelihood of long-term adverse effects. Experiencing a disaster of this nature can have an ongoing impact on a child. Regional, rural, and remote areas often face limited access to professional support and resources, emphasising the importance of innovative approaches such as telecare. Aim: To evaluate the effectiveness of a telecare program designed and implemented to support the recovery of children impacted by the Black Summer bushfires. Methods: A total of 135 children in regional, rural, and remote areas of NSW participated in individual occupational therapy, psychology and/or speech pathology telecare sessions. Data determining the effectiveness of the telecare program was collected using several measures including: satisfaction survey, Canadian Occupational Performance Measure (COPM), Goal Attainment Scale (GAS), and Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ). Results: Most children who attended telecare sessions indicated they felt listened to, enjoyed the sessions and learned new ways to feel better. COPM outcomes indicated that the children demonstrated a statistically significant improvement in their self-perceived performance and satisfaction of their identified goals. Overall, 86% of children attained or exceeded the pre-telecare goals they set using the GAS by the completion of their telecare sessions. There was a statistically significant improvement in children’s mental health outcomes post-telecare as measured by the SDQ, with a small to medium effect size. Conclusion: Occupational therapy, psychology and/or speech pathology telecare can be an effective strategy to support children’s mental health, recovery and goal achievement following a disaster such as bushfire. It offers children in geographically remote areas access to professional supports not immediately available in their local communities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,002 |
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 ».