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Enregistrement W2160521882 · doi:10.3109/01942638.2014.957428

Effect of Cognitive Intervention on Children with ADHD

2014· article· en· W2160521882 sur OpenAlexaffabout
Soraya Gharebaghy, Mehdi Rassafiani, Debra Cameron

Notice bibliographique

RevuePhysical & Occupational Therapy In Pediatrics · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGoal Attainment ScalingIntervention (counseling)CognitionOccupational therapyAttention deficit hyperactivity disorderPsychologyCognitive InterventionClinical psychologyMotor skillMotor coordinationDevelopmental psychologyPhysical medicine and rehabilitationMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although not considered a diagnostic criterion in DSM-IV, motor difficulties in children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) are commonly reported. Prevalence of co-morbidity of ADHD and Developmental Coordination Disorder is as high as 50%. Cognitive Orientation to daily Occupational Performance (CO-OP) is a problem-solving approach originally developed for children with Developmental Coordination Disorder. In this approach, therapists support children to use cognitive strategies in a process of guided discovery to solve occupational performance problems. A single case experimental design (multiple baselines) was used to examine the influence of a 12-week intervention using CO-OP with six children with ADHD. Outcome measures included the Canadian Occupational Performance Measure (COPM), Goal Attainment Scaling and the Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency and Performance (BOTMP). The results of this study demonstrated improvements in both goals and motor performance in the participants due to the intervention. These results provide some support for the use of CO-OP with children with ADHD. Further research into the application of CO-OP with children with ADHD is warranted based on these preliminary positive findings regarding the efficacy of this intervention to address motor-based performance difficulties.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,423

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations57
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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