Interventions for School-Aged Children with Auditory Processing Disorder: A Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: Auditory processing (AP) disorder is associated with learning difficulties and poses challenges to school-aged children in their daily activities. This scoping review identifies interventions and provides audiologists with protocol insights and outcome measures. (2) Methods: A systematic search of both peer-reviewed and grey literature (January 2006 to August 2023) covered ten databases. Studies included had the following characteristics: (i) published in French or English; (ii) participants were school-aged, and had a normal audiogram, AP difficulties or disorder, and no cognitive, developmental, congenital or neurological disorder (with the exception of learning, attention, and language disabilities); (iii) were intervention studies or systematic reviews. (3) Results: Forty-two studies were included, and they predominantly featured auditory training (AT), addressing spatial processing, dichotic listening, temporal processing and listening to speech in noise. Some interventions included cognitive or language training, assistive devices or hearing aids. Outcome measures listed included electrophysiological, AP, cognitive and language measures and questionnaires addressed to parents, teachers or the participants. (4) Conclusions: Most interventions focused on bottom-up approaches, particularly AT. A limited number of top-down approaches were observed. The compiled tools underscore the need for research on metric responsiveness and point to the inadequate consideration given to understanding how children perceive change.
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 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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».