Errorless (re)learning of daily living routines by a woman with impaired memory and initiation: Transferrable to a new home?
Notice bibliographique
Résumé
PRIMARY OBJECTIVE: To use errorless learning to train a memory- and initiation-impaired woman on two activities of daily living routines and then to transfer these routines to a new home. RESEARCH DESIGN: Single case quasi-experimental. METHODS AND PROCEDURES: Over 9 months, a young woman with an anterior cerebral haemorrhagic stroke (secondary to a ruptured arteriovenous malformation) was trained on routines of morning self-care and diabetes management, involving extensive practice on a structured series of steps with intervention as needed to prevent errors. Once routines were established, family members were trained in the supervision and rating of the routines at home. Following discharge, caregivers continued to monitor the routines daily for 3 months. MAIN OUTCOMES: Errorless learning of self-care and diabetes routines was successful. The routines were transferred to a new home environment and maintained at a near perfect level over a 3-month follow-up period. The patient remained severely memory-impaired, indicating that her functional gains were not attributable to any recovery of her memory abilities over time. CONCLUSIONS: This case offers evidence that even people with severe memory and initiation impairments can be trained on new routines using errorless learning and that, once learned, these routines can be carried out in novel contexts.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».