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Enregistrement W2911139362 · doi:10.1002/aur.2072

Comparing the 1‐year impact of preschool autism intervention programs in two Canadian provinces

2019· article· en· W2911139362 sur OpenAlexafffundabout
Isabel M. Smith, Helen E. Flanagan, Wendy J. Ungar, Barbara D’Entremont, Nancy Garon, Jeffrey den Otter, Charlotte Waddell, Susan E. Bryson, Kate Tsiplova, Natalie Léger, Francine Vézina, Patricia Murray

Notice bibliographique

RevueAutism Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensGovernment of Nova ScotiaMount Allison UniversitySimon Fraser UniversityInstitute for Clinical Evaluative SciencesHospital for Sick ChildrenUniversity of New BrunswickSickKids FoundationDalhousie UniversityUniversity of TorontoEducation and Early Childhood DevelopmentGovernment of New BrunswickNova Scotia Health AuthorityInstitute for Work & HealthIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNova Scotia Health Research FoundationFondation de la recherche en santé du Nouveau-Brunswick
Mots-clésAutism spectrum disorderAutismPsychological interventionObservational studyIntervention (counseling)Adaptive behaviorPsychologyCohortPublic healthDevelopmental psychologyClinical psychologyMedicinePsychiatryNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism spectrum disorder (ASD) is associated with early differences in children's social interactions, communication, and play/interests. In many countries, considerable resources are invested in early intensive behavioral intervention (EIBI) programs for children with ASD, which aim to build adaptive skills and prevent or treat problem behavior. However, these programs vary widely in structure and delivery. Research evidence supports the efficacy of EIBI, but large knowledge gaps remain about the effectiveness of publicly funded EIBI programs. With policy-makers as formal research partners, we compared children's progress over 1 year in public preschool programs in adjacent Canadian provinces, New Brunswick (NB) and Nova Scotia (NS). In NB, children received up to 20 hr/week of comprehensive EIBI in a publicly funded, privately provided program. In NS, children received up to 15 hr/week of Pivotal Response Treatment and Positive Behavior Support delivered through the publicly funded healthcare system. In this observational parallel cohort study, we collected parent-reported data on 298 NB preschoolers (76.5% boys) and 221 NS preschoolers (86.9% boys) at EIBI start and 1 year later. Multilevel analysis revealed significant differences at baseline: NS children were older, with lower adaptive functioning and more severe ASD symptoms than NB children. Despite these pre-treatment differences that favor NB, children in both provinces showed similar adaptive functioning gains and reductions of maladaptive behavior. No changes were seen in mean ASD symptom severity in either province over time. Results highlight the value of evaluating interventions in their implementation contexts, and have important implications for devising optimal ASD policy. Autism Research 2019, 12: 667-681. © 2019 International Society for Autism Research,Wiley Periodicals, Inc. LAY SUMMARY: We need to know more about the impact of different forms of early intensive behavioral intervention (EIBI) for young children with autism spectrum disorder (ASD). We showed that preschoolers with ASD gained important skills while in public EIBI programs in two Canadian provinces. We also saw that differences in how EIBI programs are structured and characteristics of children who are served may affect outcomes. For these reasons, policy making requires evidence that fits the local context.

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)0,003
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 enseignants0,244
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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.

Tête enseignante Opus0,111
Tête enseignante GPT0,411
Écart entre enseignants0,299 · 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

Citations24
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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