The Effects of Physical Activity and Exergaming on Motor Skills and Executive Functions in Children with Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective: This study aims at investigating the effects of two types of interventions, Sports, Play and Active Recreation for Kids (SPARK) and exergaming (Kinect), on motor skills (MS) and executive functions (EF) in children with autism spectrum disorder (ASD). Materials and Methods: Sixty children, aged 6–10 years were randomly assigned to SPARK (n = 20), Kinect (n = 20), or a control group (n = 20). Children's MS and EF were assessed before and after the intervention. The SPARK and Kinect groups participated in an 8-week intervention; the control group received treatment as usual. Intention-to-treat repeated-measures ANOVA was used to examine the effects of the intervention. Results: For MS, a significant group X time interaction was observed for aiming and catching skills [F(2, 53) = 4.12, P < 0.05]; the SPARK group improved significantly from pre- to post-test compared with the other groups. For EF, a main effect of group was found for correct responses [F(2, 53) = 5.43, P < 0.01]. The Kinect group showed more correct responses than the SPARK and control groups. A main effect of time was significant for conceptual responses [F(1, 53) = 10.61, P < 0.01] and perseverative errors [F(1, 53) = 14.31, P < 0.01]. Conclusion: This study suggests that structured physical activity (PA) interventions that target specific MS improve motor function in children with ASD and exergaming could be effective for improving EF. Future research is needed to untangle the interaction between the type of exercise, traditional PA versus exergaming, and the dose associated with improvements in MS and EF in children with ASD.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».