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Enregistrement W376306448 · doi:10.1167/13.9.487

Can an iPad task determine visuomotor deficits in children with ASD?

2013· article· en· W376306448 sur OpenAlexaff
C. S. Baker, Pamela J. Bryden, M. E. Cinelli

Notice bibliographique

RevueJournal of Vision · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTypically developingAutismAudiologyCorrelationAutism spectrum disorderTask (project management)PsychologyIndex fingerDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Autism Spectrum Disorders (ASD) are clinically defined through subjective measures. However, there is conclusive evidence of quantifiable motor deficits characterized in ASD. The objective of this study was to determine if a visuomotor memory task could be used to quantify differences between typically developing children and those with ASD. Children clinically diagnosed with ASD and no other comorbid intellectual disabilities (N=9) between the ages of 6 and 13 and typically developing children (N=17) between the ages of 5 and 8 participated in this study. All children performed a visuomotor memory task that was administered through a custom-made iPad application. The task began when the participants placed their index finger on the "home" position at the bottom of the screen. Following a random fore period, a single target appeared at a random location on the black screen. The participants were asked to tap the target (a 1cm diameter yellow dot) as quickly and accurately as possible, however the target would disappear as soon as the participant lifted his or her finger off the "home" position. An independent samples t-test was conducted to compare tapping accuracy in both populations as measured by distance (in pixels) from the center of the target. Although not significant, children with ASD were less accurate (M=160.55, SD=168.17) than typically developing children (M=39.27, SD=18.27); t(11.4)=-2.03, p0.081. A Pearson correlation revealed that there was a negative correlation between the attention to detail component of the Autism Quotient questionnaire (AQ) and accuracy score in children with ASD (r= -0.7, n=8, p=0.026). These findings provide encouragement that a visuomotor memory task on an iPad can be used to detect motor planning deficits in children with ASD as well as provide an objective measure of severity within one component of the AQ. Meeting abstract presented at VSS 2013

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2013
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