Symbol relations training improves cognitive functioning in students with neurodevelopmental disorders
Notice bibliographique
Résumé
Students with neurodevelopmental disorders [Specific Learning Disorders (SLD), Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), Autism Spectrum Disorder (ASD)] often experience learning challenges due to underlying weaknesses in cognitive processes. As these are some of the most common conditions to impact functioning, the development of effective treatments is a priority for neuropsychologists. However, the task of designing effective cognitive interventions has proven one of the most difficult challenges for our field. The Arrowsmith Program uses a novel approach compared to other cognitive intervention programs. We hypothesized that intensive practice of one aspect of this program would lead to improved cognitive functions in students with neurodevelopmental disorders. Twenty-seven students with neurodevelopmental disorders (ages 9.4–18.4 years) were recruited from Arrowsmith schools. Cognitive baseline and post-intervention data were gathered using components of the Woodcock–Johnson IV Tests of Cognitive Abilities. The intervention consisted of 6 weeks of intensive practice of the Symbol Relations Task. W-scores were used in a paired sample t-test analysis to determine if cognitive skill improvement occurred. Significant improvements were found in several measures of neuropsychological assessment, in particular in the Cattell–Horn–Carroll broad abilities These results provide a foundation for further work examining the utility of this novel approach to cognitive 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 | 0,001 |
| 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 ».