Use of Motor Learning Strategies in Occupational Therapy for Children and Youth with Acquired Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
Motor learning strategies (MLS) can be used to promote motor skills acquisition in children and youth with acquired brain injury (ABI). While occupational therapists (OTs) likely use MLS in clinical practice, research has not investigated the extent and variety of their application.Aims: This study explored MLS use by OTs in pediatric ABI and factors influencing their application.Method: Individual video-recorded occupational therapy sessions for a sample of eight children/youth (ages 4-16) with ABI were evaluated via mixed methods approach. The Motor Learning Strategies Rating Instrument (MLSRI-22) quantified the extent of MLS use in each video. Directed content analysis of the videos explored the factors influencing how and when MLS were applied.Results: The most frequently used MLS were promoting problem solving, encouragement, directing attention to the body, permitting errors as part of learning, repetitive practice, and whole practice. Three themes described how and when the OTs used MLS: 1) Getting buy-in, 2) Going with the flow, and 3) Movement and thinking go hand-in-hand.Conclusions: The OTs frequently used MLS with children with ABI, appearing to select MLS based on factors related to the child, task, and environment. These findings are fundamental to future exploration of OT decision-making and evaluation of MLS effectiveness.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».