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Enregistrement W4360976362 · doi:10.52291/ijse.2023.38.4

Beery VMI Scores of Children with Autism Spectrum Disorder Undergoing Occupational Therapy

2023· article· en· W4360976362 sur OpenAlexaff
Blair Carsone, Katherine Green, William Alvin Torrence, Bridgett Henry

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Special Education (IJSE) · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChildren's Physical and Motor Development
Établissements canadiensConcordia University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceAutismPsychologyAutism spectrum disorderTest (biology)Clinical psychologyDevelopmental psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Visual motor integration (VMI) is the ability to control hand movements through vision. Children with autism are at risk for VMI deficits although this correlation is well described in previous research not much else is known about the relationship between autism and VMI. This study investigated the potential predictors of VMI performance in children with autism. The impact of occupational therapy attendance, age, gender, and pre-Beery-Buktenica Developmental Test of VMI scores on post-Beery-Buktenica Developmental Test of VMI scores were analyzed. Secondary data from 104 subjects were analyzed using multiple linear regression. It was concluded that the pre-Beery-Buktenica Developmental Test of VMI score was the greatest predictor of the post-Beery-Buktenica Developmental Test of VMI score. Age and gender were not predictive. Occupational therapy attendance was not a significant predictor; however, there was a significant difference between pre and post-assessment scores. The findings of this study illustrate that children with autism who have VMI deficits can benefit from rehabilitation services, that all ages and both genders can expect similar positive outcomes, and that these positive changes were not limited by attendance. Professionals can utilize the predictive model to formulate realistic goals based on current VMI performance for both rehabilitative and school settings.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,322
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,305 · 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.

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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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