Technologies for Supporting Individuals and Caregivers Living With Fetal Alcohol Spectrum Disorder: Scoping Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Fetal alcohol spectrum disorder (FASD) is a common developmental disability that requires lifelong and ongoing support but is often difficult to find due to the lack of trained professionals, funding, and support available. Technology could provide cost-effective, accessible, and effective support to those living with FASD and their caregivers. Objective: In this review, we aimed to explore the use of technology available for supporting people living with FASD and their caregivers. Methods: We conducted a scoping review to identify studies that included technology for people with FASD or their caregivers; focused on FASD; used an empirical study design; were published since 2005; and used technology for assessment, diagnosis, monitoring, or support for people with FASD. We searched MEDLINE, Web of Science, Scopus, Embase, APA PsycINFO, ACM Digital Library, JMIR Publications journals, the Cochrane Library, EBSCOhost, IEEE, study references, and gray literature to find studies. Searches were conducted in November 2022 and updated in January 2024. Two reviewers (CZC and HW) independently completed study selection and data extraction. Results: In total, 17 studies exploring technology available for people with FASD showed that technology could be effective at teaching skills, supporting caregivers, and helping people with FASD develop skills. Conclusions: Technology could provide support for people affected by FASD; however, currently there is limited technology available, and the potential benefits are largely unexplored.
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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 | 0,012 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».