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Enregistrement W4283835735 · doi:10.2196/39304

Effects of Novel, Whole-body Movement–Based Interventions on Locomotor Skills in Children With Autism Spectrum Disorder: Randomized Controlled Trial Comparing Face-to-face and Telehealth Modes of Intervention Delivery

2022· article· en· W4283835735 sur OpenAlexvenueno aff
Emily C Delepine, Sruthi Takillapati, Nidhi Amonkar, Wan-Chun Su, Corina Cleffi, Anjana Bhat, Sudha Srinivasan

Notice bibliographique

RevueIproceedings · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionRandomized controlled trialTelehealthAutism spectrum disorderPhysical therapyGross motor skillAutismMotor skillPhysical medicine and rehabilitationIntervention (counseling)MedicinePsychologyTelemedicineDevelopmental psychologyPsychiatryHealth care

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental disorder limiting a child’s motor performance to a level half their chronological age. Due to COVID-19, there has been growing research on the use of telehealth-based interventions in the care of children with ASD. Objective Based on previous research from our lab, this study assessed the effects of 2 novel, whole-body movement interventions (creative movement and general movement) compared to a standard-of-care, seated play intervention using a randomized controlled trial design. Interventions were delivered either face-to-face (F2F) or via telehealth (TH) across all groups. Methods In total, 45 children with ASD (aged 5-14 years) participated in a 10-week study. Children were matched on age and level of functioning and then randomly assigned to the Play (creative movement), Move (general movement), or Standard-of-care control (seated play) group (n=15 per group) to receive 8 weeks of intervention F2F or via TH. The interventions were provided twice a week for 8 weeks, with each session lasting for around 1 to 1.5 hours. The locomotor subtest of the Test of Gross Motor Development was administered at pretest and posttest to assess the form and accuracy of locomotor skills (running, galloping, hopping, leaping, horizontal jump, sliding, and skipping). Results Improvements were seen in overall standard scores in the Play (pretest: mean 6.53, SE 0.97; posttest: mean 8.60, SE 0.97; P<.05) and Move groups (pretest: mean 6.07, SE 0.96; posttest: mean 8.07, SE 0.92; P<.05) but not in the Create group (pretest: mean 6.13, SE 0.88; posttest: mean 6.80, SE 0.87; P.05). Specifically, 75% of children seen via TH and 57.1% of children seen F2F improved in the Play group, and 89% of children seen via TH and 50% of children seen F2F improved in the Move group. Conclusions Our pilot data suggest that TH is a viable option for movement intervention delivery and can be used to promote locomotor skills in children with ASD. Broadly, movement-based interventions must be included in the plan of care for children with ASD, given their significant challenges with movement performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,253 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
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
Publié2022
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