Can You Beat the Music? Validation of a Gamified Rhythmic Training in Children with ADHD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Neurodevelopmental disorders like ADHD can affect rhythm perception and production, impacting the performance in attention and sensorimotor tasks. Improving rhythmic abilities through targeted training might compensate for these cognitive functions. We introduce a novel protocol for training rhythmic skills via a tablet-based serious game called Rhythm Workers (RW). This proof-of-concept study tested the feasibility of using RW in children with ADHD. We administered an at-home longitudinal protocol across Canada. A total of 27 children (7-13 years) were randomly assigned to either a finger-tapping rhythmic game (RW) or a control game with comparable auditory-motor demands but without beat-synchronization (active control condition). Participants played the game for 300 minutes over two weeks. We collected data (self-reported and logged onto the device) on game compliance and acceptance. Further, we measured rhythmic abilities using the Battery for the Assessment of Auditory Sensorimotor and Timing Abilities (BAASTA). The current findings show that both games were equally played in duration, rated similarly for overall enjoyment, and relied on similar motor activity (finger taps). The children who played RW showed improved general rhythmic abilities compared to controls; these improvements were also positively related to the playing duration. We also present preliminary evidence that executive functioning improved in those who played RW but not controls. These findings indicate that both games are well-matched. RW demonstrates efficacy in enhancing sensorimotor skills in children with ADHD, potentially benefiting executive functioning. A future RCT with extended training and sample size could further validate these skill transfer effects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».