Enhancing Visual Perception in Children Ages 4-12 Years: A Systematic Review of Technology-based Interventions
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Visual perception plays a pivotal role in a child’s overall development and learning. Occupational therapists often employ interventions to support children in enhancing their visual perception skills, with technology-based approaches gaining prominence in recent years. This review intends to highlight the significance of visual perception interventions, especially those involving technology. Aim: To systematically synthesise the literature on the effectiveness of technology-based interventions on visual perception in children with disabilities aged 4-12 years. Materials and Methods: A comprehensive search of studies was conducted using electronic databases (Scopus, PubMed, ProQuest, and OTseeker). Additionally, studies were also considered through manual searches from printed journals (American Journal of Occupational Therapy, British Journal of Occupational Therapy, Canadian Journal of Occupational Therapy, and the Australian Journal of Occupational Therapy) to identify existing technology-based visual perception interventions in children aged 4-12 years. Risk of Bias was conducted through guidelines for systematic review by the American Occupational Therapy Association (AOTA). Data extraction was reported by tabulating author(s) and year, sample characteristics, outcome measures used, study design, intervention details (experimental, comparator, study setting, duration), and outcomes of the studies. Results: In the present review of 13 studies, two studies used iPad interventions, while 11 used computer-based interventions, targeting various clinical groups like developmental delays, dyslexia, cerebral palsy, hearing impairment, down syndrome, hydrocephalus, and special needs. Occupational therapists led most studies, with some involving physiotherapists, educators, and multidisciplinary teams. iPad interventions focused on visual skills with structured apps, while computer methods included games and software like Microsoft Office and Computerised Visual Perception Training (CVPT) for visual training. Positive effects were seen on visual perception and motor skills across different conditions with these technology-based interventions. Conclusion: Visual perception interventions, particularly those incorporating technology, have become invaluable in the field of paediatric occupational therapy. As technology continues to evolve, occupational therapists must remain adaptive and innovative in their strategies to provide the best possible support for children with visual perception difficulties.
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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,008 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».