Cognitive and linguistic effects of narrative-based language intervention in children with Developmental Language Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Background and aims: Narrative-based language intervention provides a naturalistic context for targeting overall story structure and specific syntactic goals in children with Developmental Language Disorder (DLD). Given the cognitive demands of narratives, narrative-based language intervention also has the potential to positively impact related abilities such as working memory and academic skills. Methods: Ten children (8-11 years old) with DLD completed 15 sessions of narrative-based language intervention. Results: Results of single subject data revealed gains in language for five participants, four of whom improved on a probe tapping working memory. An additional four participants improved on a working memory probe only. On standardized measures, clinically significant gains were noted for one additional participant on a language measure and one additional participant on a visuospatial working memory. Carry over to reading was noted for three participants and to math for one participant. Across measures, gains in both verbal and visuospatial working memory were common. A responder analysis revealed that improvement in language may be associated with higher verbal short-term memory and receptive language at baseline. Those with working memory impairments were among those showing the fewest improvements across measures. Conclusions: Narrative-based language intervention impacted verbal skills in different ways across individual children with DLD.Implications: Further research is needed to gain an understanding of who benefits most from narrative-based language intervention.
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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 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».