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Enregistrement W4390084512 · doi:10.1017/s1355617723002874

83 Efficacy of a Tablet-Based Cognitive Flexibility Intervention in Youth with Executive Function Deficits

2023· article· en· W4390084512 sur OpenAlexaff
Jessica M. Lewis, S. Masters, Yaewon Kim, Sunny Guo, John C. Sheehan, Buse Bedir, Tom Arjannikov, Peiman Haghighat, Sarah J. Macoun

Notice bibliographique

RevueJournal of the International Neuropsychological Society · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCognitive flexibilityExecutive functionsWorking memoryPsychologyCognitionPsychological interventionFlexibility (engineering)Intervention (counseling)MetacognitionCognitive remediation therapyAutism spectrum disorderFidelityAutismSession (web analytics)Developmental psychologyCognitive psychologyClinical psychologyPsychiatryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Executive functions (EFs) are considered to be both unitary and diverse functions with common conceptualizations consisting of inhibitory control, working memory, and cognitive flexibility. Current research indicates that these abilities develop along different timelines and that working memory and inhibitory control may be foundational for cognitive flexibility, or the ability to shift attention between tasks or operations. Very few interventions target cognitive flexibility despite its importance for academic or occupational tasks, social skills, problem-solving, and goal-directed behavior in general, and the ability is commonly impaired in individuals with neurodevelopmental disorders (NDDs) such as autism spectrum disorder, attention deficit hyperactivity disorder, and learning disorders. The current study investigated a tablet-based cognitive flexibility intervention, Dino Island (DI), that combines a game-based, process-specific intervention with compensatory metacognitive strategies as delivered by classroom aides within a school setting. Participants and Methods: 20 children between ages 6-12 years (x̄ = 10.83 years) with NDDs and identified executive function deficits and their assigned classroom aides (i.e., “interventionists”) were randomly assigned to either DI or an educational game control condition. Interventionists completed a 2-4 hour online training course and a brief, remote Q&A session with the research team, which provided key information for delivering the intervention such as game-play and metacognitive/behavioral strategy instruction. Fidelity checks were conducted weekly. Interventionists were instructed to deliver 14-16 hours of intervention during the school day over 6-8 weeks, divided into 3-4 weekly sessions of 30-60 minutes each. Baseline and post-intervention assessments consisted of cognitive measures of cognitive flexibility (Minnesota Executive Function Scale), working memory (Weschler Intelligence Scales for Children, 4th Edn. Integrated Spatial Span) and parent-completed EF rating scales (Behavior Rating Inventory of Executive Function). Results: Samples sizes were smaller than expected due to COVID-19 related disruptions within schools, so nonparametric analyses were conducted to explore trends in the data. Results of the Mann-Whitney U test indicated that participants within the DI condition made greater gains in cognitive flexibility with a trend towards significance (p = 0.115. After dummy coding for positive change, results also indicated that gains in spatial working memory differed by condition (p = 0.127). Similarly, gains in task monitoring trended towards significant difference by condition. Conclusions: DI, a novel EF intervention, may be beneficial to cognitive flexibility, working memory, and monitoring skills within youth with EF deficits. Though there were many absences and upheavals within the participating schools related to COVID-19, it is promising to see differences in outcomes with such a small sample. This poster will expand upon the current results as well as future directions for the DI intervention.

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: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,072
Tête enseignante GPT0,354
Écart entre enseignants0,282 · 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

Citations0
Publié2023
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