Case study assessing the feasibility of using a wearable haptic device or humanoid robot to facilitate transitions in occupational therapy sessions for children with autism spectrum disorder
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Some children with autism spectrum disorder (ASD) have difficulties with transitions that may lead to problem behaviours. Although the use of technologies with children with ASD is receiving increasing attention, no study has looked at their effect on transitions in activities of daily living. This study aimed to document the feasibility of (1) using two intervention technologies (NAO humanoid robot or wearable haptic device) separately to facilitate transitions in occupational therapy sessions for children with ASD and (2) the method used to document changes. METHODS: Using a single case reversal (ABA) design, two children with ASD were randomly assigned to one of the intervention technologies (humanoid robot or haptic bracelet). Each technology was used as an antecedent to stimulate the start of transitions in eight intervention sessions at a private occupational therapy clinic. Data concerning the time required for transitions, child's behaviours during transitions at the clinic and mother's perception of the child's performance in transitions at home were analysed graphically. RESULTS: When using technology, both children's behaviours were appropriate, quick and relatively stable. Also, both mothers reported improved perceptions of their child's performance in transitions. CONCLUSIONS: This exploratory study suggests no detrimental effect of using these technologies.
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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 | 0,003 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».