Effects of a computerized working memory training program on working memory, attention, and academics in adolescents with severe LD and comorbid ADHD: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Youths with coexisting learning disabilities (LD) and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) are at risk for poor academic and social outcomes. The underlying cognitive deficits, such as poor working memory (WM), are not well targeted by current treatments for either LD or ADHD. Emerging evidence suggests that WM might be improved by intensive and adaptive computerized training, but it remains unclear whether this intervention would be effective for adolescents with severe LD and comorbid ADHD. METHODS: A total of sixty 12- to 17-year olds with LD/ADHD (52 male, 8 female, IQ > 80) were randomized to one of two computerized intervention programs: working memory training (Cogmed RM) or math training (Academy of Math) and evaluated before and 3 weeks after completion. The criterion measures of WM included auditory-verbal and visual-spatial tasks. Near and far transfer measures included indices of cognitive and behavioral attention and academic achievement. RESULTS: Adolescents in the WM training group showed greater improvements in a subset of WM criterion measures compared with those in the math-training group, but no training effects were observed on the near or far measures. Those who showed the most improvement on the WM training tasks at school were rated as less inattentive/hyperactive at home by parents. CONCLUSIONS: Results suggest that WM training may enhance some aspects of WM in youths with LD/ADHD, but further development of the training program is required to promote transfer effects to other domains of function.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».