Effectiveness of two visual‐pedagogical methods for toothbrushing skills in autistic children: A randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim This study aimed to compare the effectiveness of two visual pedagogy methods, video modeling and educational posters, on improving tooth‐brushing autonomy in 10–12‐year‐old children with mild autism. Methods Sixty‐four autistic children were randomly assigned to either the video or poster groups using the Rand function in Excel. Toothbrushing skills were divided into five stages: preparation, buccal, occlusal, lingual surfaces, and the end. These five stages comprised a total of 20 steps, with each step scored from 1 (not done at all) to 5 (done independently). The final score was calculated by averaging the scores of the five stages. The FONES method of toothbrushing was used for training. Follow‐up assessments were conducted after 1 and 3 months. The data were analyzed using SPSS V26, including t‐tests, Mann–Whitney U tests, and repeated‐measures ANOVA. Results After 3 months, there were significant improvements in autonomy scores for both groups, with the video group showing greater benefits (4.37 ± 0.43) compared to the poster group (4.11 ± 0.49) (p = .03), with an effect size of η2 = .07. Conclusion Both video and poster methods were effective in improving tooth‐brushing skills, but video modeling was associated with a higher total autonomy score.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 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 ».