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Enregistrement W2552468093 · doi:10.1002/jaba.351

Establishing motion control in children with autism and intellectual disability: Applications for anatomical and functional MRI

2016· article· en· W2552468093 sur OpenAlexaff
Alison D. Cox, Javier Virúes‐Ortega, Flávia Julio, Toby L. Martin

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Behavior Analysis · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensSt.AmantUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutismMagnetic resonance imagingPsychologyAutism spectrum disorderMotion (physics)Psychological interventionPhysical medicine and rehabilitationAudiologyMedicineDevelopmental psychologyPsychiatryRadiologyArtificial intelligenceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Excessive motion makes magnetic resonance imaging (MRI) extremely challenging among children with autism spectrum disorder (ASD). The medical risks of sedation establish the need for behavioral interventions to promote motion control among children with ASD undergoing MRI scans. We present a series of experiments aimed at establishing both tolerance of the MRI environment and a level of motion control that would be compatible with a successful MRI. During Study 1, we evaluated the effects of prompting and contingent reinforcement on compliance with a sequence of successive approximations to an MRI using a mock MRI. During Study 2, we used prompting and progressive differential reinforcement of other behaviors (DRO) to promote motion control in a mock MRI for increasing periods of time. Finally, during Study 3, some of the participants underwent a real MRI scan while a detailed in-session motion analysis informed the quality of the images captured.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,255 · 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'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

Citations60
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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