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Enregistrement W3135234504 · doi:10.1352/1944-7558-126.2.114

A Meta-Analysis of Single-Case Research on Applied Behavior Analytic Interventions for People With Down Syndrome

2021· review· en· W3135234504 sur OpenAlexaff
Nicole Neil, Ashley R. Amicarelli, Brianna M. Anderson, Kailee Liesemer

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal on Intellectual and Developmental Disabilities · 2021
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensWestern University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionMeta-analysisInclusion (mineral)PsychologyScale (ratio)Clinical psychologyApplied psychologySocial psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This systematic review evaluates single-case research design studies investigating applied behavior analytic (ABA) interventions for people with Down syndrome (DS). One hundred twenty-five studies examining the efficacy of ABA interventions on increasing skills and/or decreasing challenging behaviors met inclusion criteria. The What Works Clearinghouse standards and Risk of Bias in N-of-1 Trials scale were used to analyze methodological characteristics, and Tau-U effect sizes were calculated. Results suggest the use of ABA-based interventions are promising for behavior change in people with DS. Thirty-six high-quality studies were identified and demonstrated a medium overall effect. A range of outcomes was targeted, primarily involving communication and challenging behavior. These outcomes will guide future research on ABA interventions and DS.

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)0,030
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,112
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,158

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0300,112
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0170,024
Bibliométrie0,0160,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,714
Tête enseignante GPT0,484
Écart entre enseignants0,229 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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