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Enregistrement W3110676965 · doi:10.36941/jicd-2020-0013

The Impact of Cognitive Impairment in Children with Intellectual Disabilities

2020· article· en· W3110676965 sur OpenAlexaboutno aff
Hazir Elshani, Eglantina Dervishi, Silva Ibrahımı, Altin Nika, Mimoza Maloku Kuqi

Notice bibliographique

RevueJournal of International Cooperation and Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDisability Education and Employment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntellectual disabilityPsychologyCognitionBorderline intellectual functioningRaven's Progressive MatricesIntelligence quotientMontreal Cognitive AssessmentDevelopmental psychologyExecutive functionsCognitive impairmentClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The focus of the present study is to identify the most compromised aspects of cognitive impairment and how children with intellectual disabilities cope with them. A sample of 53 school aged children with intellectual disabilities (N = 24) female and (N = 29) male from 5 to 11 years old. Montreal Cognitive Assessment scale (MoCA) and Raven’s Standard Progressive Matrices (IQ) to children with intellectual disabilities were used for conducting research. Generally, children with intellectual disabilities experience high and moderate levels of cognitive impairments and a low IQ. There is a significant positive relationship between age and IQ among girls and boys. In addition to cognitive impairment, a positive relation between impaired cognitive function, a high level of global disability in children with intellectual disabilities and a poor executive and memory functions were associated with difficulties in daily life activities. IQ is also a significant index of cognitive impairment and how children interact with others. Cognitive impairment is a major cause of low adoption with the environment and a significant factor that affects rehabilitation outcomes. Yet, there have been a limited number of studies that have evaluated the psychometric MoCA in children with severe intellectual disabilities, but it is necessary to identify possible difficulties in children with ID related to cognitive functions in young patients with mild to moderate impairment.

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)0,001
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 enseignants0,137
Score d'incertitude au seuil0,276

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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