Fine Motor Activities Program to Promote Fine Motor Skills in a Case Study of Down’s Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Children with Down’s syndrome have developmental delays, particularly regarding cognitive and motor development. Fine motor skill problems are related to motor development. They have impact on occupational performances in school-age children with Down’s syndrome because they relate to participation in school activities, such as grasping, writing, and carrying out self-care duties. This study aimed to develop a fine motor activities program and to examine the efficiency of the program that promoted fine motor skills in a case study of Down’s syndrome. The case study subject was an 8 -year-old male called Kai, who had Down’s syndrome. He was a first grader in a regular school that provided classrooms for students with special needs. This study used the fine motor activities program with assessment tools, which included 3 subtests of the Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency, second edition (BOT-2) that applied to Upper-limb coordination, Fine motor precision and Manual dexterity; as well as the In-hand Manipulation Checklist, and Jamar Hand Dynamometer Grip Test. The fine motor activities program was implemented separately and consisted of 3 sessions of 45 activities per week for 5 weeks, with each session taking 45 minutes. The results showed obvious improvement of fine motor skills, including bilateral hand coordination, hand prehension, manual dexterity, in-hand manipulation, and hand muscle strength. This positive result was an example of a fine motor intervention program designed and developed for therapists and related service providers in choosing activities that enhance fine motor skills in children with Down’s syndrome.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».