MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2323025232 · doi:10.1177/1087054712468485

The Impact of a Motor-Cognitive Remediation Program on Attentional Functions of Preschoolers With ADHD Symptoms

2012· article· en· W2323025232 sur OpenAlexaff
Nicole Chevalier, Véronique Parent, Mélanie Rouillard, France Simard, Marie‐Claude Guay, Claudia Verret

Notice bibliographique

RevueJournal of Attention Disorders · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensHôpital Rivière-des-PrairiesUniversité de SherbrookeUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyCognitionAttention deficitsExecutive functionsAttentional controlDevelopmental psychologyMotor imageryCognitive remediation therapyCognitive psychologyAudiologyPsychiatryElectroencephalographyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: The purpose of this study was to measure the impact of the motor-cognitive remediation program (MCRP) that uses sensorimotor and visual-motor imagery techniques on attentional functions in preschoolers with ADHD symptoms. METHOD: A total of 15 high-risk preschoolers were selected based on high ADHD symptoms. An experimental group participated in the MCRP and was compared with a control group. The MCRP consisted of 30 activities, 3 times a week, during 12 weeks. RESULTS: Children in the experimental group improved significantly for orienting (selective attention) and executive control (inhibition, stopping, and engaging mental operations) compared with the control group. CONCLUSION: These results are a first step to support the postulate that training specific attentional functions by sensorimotor activities and visual-motor imagery has an impact on the cognitive network of attention. This study suggests the potential value of MCRP addressed to preschoolers with ADHD symptoms.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,315 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
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

Citations10
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Attention DisordersMême sujetAttention Deficit Hyperactivity DisorderTravaux en français237 207