Effet différencié du chien d’assistance selon la sévérité de l’autisme chez l’enfant
Notice bibliographique
Résumé
L’entraînement et l’attribution de chiens d’assistance pour les enfants qui présentent un trouble du spectre de l’autisme (TSA) gagnent en popularité. Les bienfaits documentés concernent tant les aspects physiologiques que comportementaux : diminution du stress et de l’anxiété, augmentation des interactions sociales, développement du langage, entre autres éléments. Toutefois, les facteurs explicatifs de ces bienfaits sont peu documentés. Objectif : La présente étude explore l’effet différencié de l’introduction d’un chien d’assistance dans les familles d’enfants autistes âgés entre cinq et neuf ans, selon le degré de sévérité des déficits liés au TSA. Méthode : Un nombre de 91 parents d’enfants ayant reçu un chien d’assistance de la Fondation Mira ont rempli un questionnaire sur le niveau de fonctionnement de l’enfant en différents domaines un mois avant et trois mois après l’attribution de leur chien. Les résultats ont été étudiés en fonction de la sévérité des symptômes de l’enfant, établi à l’aide de la traduction en français de la Childhood Autism Rating Scale (CARS) (Schopler et al., 1980), par Bernadette Rogé (1989). Résultats : En se basant sur les réponses au questionnaire, les enfants présentant des symptômes d’autisme allant de moyens à sévères semblent bénéficier davantage et de manière significative de la présence du chien d’assistance que les enfants plus légèrement atteints. Discussion : La sévérité de l’autisme pourrait être prise en compte lors des démarches d’obtention d’un chien d’assistance afin de mieux accompagner les familles vivant avec un enfant ayant un TSA. Cet article explore les concepts théoriques sous-jacents aux effets du chien selon différents domaines de vie, afin de contribuer à l’amélioration continue et le développement de meilleures pratiques dans le dans le champ d’étude du TSA et du chien d’assistance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».