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Enregistrement W4292877680 · doi:10.1177/13623613221117444

Short-term low-intensity Early Start Denver Model program implemented in regional hospitals in Northern Taiwan

2022· article· en· W4292877680 sur OpenAlexaff
Chung‐Hsin Chiang, Tzu-Ling Lin, Hsiang‐Yuan Lin, Suk Yin Ho, Ching‐Ching Wong, Hsin-Chi Wu

Notice bibliographique

RevueAutism · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Technology, Taiwan
Mots-clésAutismContext (archaeology)Intervention (counseling)PsychologyChild developmentDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Early Start Denver Model is an evidence-based, comprehensive naturalistic developmental behavioral intervention for young and very young children with autism spectrum disorder. This interdisciplinary model is suitable for the Taiwanese public health system. In this study, we evaluated the effectiveness of an Early Start Denver Model program with adaptation, including a lower intensity, shorter duration, and delivery in general hospitals by multidisciplinary professionals. A quasi-experimental study with pre-, post-intervention, and 6-month follow-up was conducted. Forty-five young children with autism spectrum disorder, aged 2–4 years, were grouped into the Early Start Denver Model and control (the usual community treatment) groups. The Early Start Denver Model group received 6 months of one-on-one intervention for approximately 8–9 h per week. Compared with the control group, the Early Start Denver Model group showed greater improvements in overall development quotient and nonverbal development quotient from pre- to post-intervention, but these differences (a Group-by-Time interaction) did not sustain at the 6-month follow-up. Being mindful of some potential threats to internal validity associated with clinical trial designs and implementation, this study provides preliminary evidence to support the effectiveness of the Early Start Denver Model intervention in regional general hospital settings in the context of Han-Chinese-mainly culture. Lay Abstract The Early Start Denver Model is an evidence-based early intervention program for young and very young children with autism. This interdisciplinary model is used by many types of professionals, such as psychologists, occupational therapists, speech pathologists, early child special educators, and paraprofessionals, as well as by parents. Most previous studies on the Early Start Denver Model were conducted in the West, and there are scarce studies on the topics of generalization in culture and countries outside the Western world. In this study, we evaluated the effect of the Early Start Denver Model with some adaptations, including a lower intensity, shorter duration, and delivery in regional general hospitals in Northern Taiwan. In total, 45 young children with autism, aged 2–4 years, were divided into the Early Start Denver Model and community-based control groups. The children in the Early Start Denver Model group received one-on-one intervention for approximately 8–9 h per week for 6 months. The results revealed that compared with the control group, the Early Start Denver Model group showed greater gains in overall development ability and nonverbal development ability from pre- to post-intervention. However, these differences did not sustain at the 6-month follow-up after the completion of the intervention. Being mindful of some caveats in trial designs, this study provides preliminary evidence to support the effectiveness of the Early Start Denver Model intervention in the regional general hospital settings in the context of Han-Chinese-mainly culture. Our findings can provide helpful information to stakeholders and policymakers of early intervention service systems for children with autism in Taiwan, as well as in Asian countries.

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)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,272 · 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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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