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Enregistrement W4312141122 · doi:10.3390/children9121971

Effects of Integrative Autism Therapy on Multiple Physical, Sensory, Cognitive, and Social Integration Domains in Children and Adolescents with Autism Spectrum Disorder: A 4-Week Follow-Up Study

2022· article· en· W4312141122 sur OpenAlexaboutno aff
Yunhwan Kim, Mi-Kyoung Kim, Chanhee Park, Joshua H. You

Notice bibliographique

RevueChildren · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKorea Health Industry Development Institute
Mots-clésAutismAutism spectrum disorderChildhood Autism Rating ScaleAnalysis of variancePsychologyRepeated measures designSensory processingRating scaleClinical psychologyOccupational therapyPhysical therapySensory systemMedicineDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to compare the effects of conventional autism therapy (CAT) and integrative autism therapy (IAT) in children and adolescents with autism spectrum disorder (ASD). A convenience sample of 24 children with ASD was recruited and underwent either CAT or IAT for 60 min/day, twice a week, for 20 sessions over 10 weeks. Outcome measures included the following: (1) physical domain (pediatric balance scale, PBS), (2) sensory domain (short sensory profile), (3) cognitive domains (functional independence measure, FIM; and childhood autism rating scale), and (4) social integration domain (Canadian occupational performance measure, COPM; short falls efficacy scale; and pediatrics quality of life questionnaire). Two-way repeated analysis of variance (ANOVA) was used to determine the intervention-related changes in the four domains across the pre-test, post-test, and follow-up test at p < 0.05. ANOVA showed significant interaction effects on the PBS, FIM, and COPM (p < 0.05) variables. Moreover, time main effects (p < 0.05) were observed in all four domain variables, but no group main effect was noted. This study provides promising evidence that IAT is more effective than CAT for managing children and adolescents with ASD.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,254 · 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'étudeEssai non 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

Citations8
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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