Investigating Challenges of Individuals with Autism Spectrum Disorder During and Post COVID-19, and Practical Suggestions for Parents and Caregivers on How to Tackle Challenges: A Systematic Review Article
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: The first and second waves of COVID-19 were unprecedented situations that caused turmoil in everyone’s life, especially for individuals with autism spectrum disorder (ASD) who were severely affected by the transition. Objective: This article investigates the major impacts of COVID-19 transitioning on individuals in the spectrum followed by recommendations for autistic families on addressing concerns caused by post-COVID adaptations. We have based our study on the most recent investigations of challenges and solutions provided for these individuals in COVID and post-COVID-19 transitions. We will also explain telehealth as the most practical available solution and describe its possible advantages and disadvantages. The articles have been selected from PubMed, Google Scholar, etc. according to the goals stated above. Results: According to our study, psychological problems, economic problems, reduced physical activity, sleep disorders, malnutrition, non-cooperation of children with ASD, and speech therapy were the most important challenges for people with ASD as well as their families and caregivers during the COVID-19 pandemic. Conclusion: It was concluded the use of telehealth could be a suitable platform for many educational methods such as applied behavior analysis, visual programs, speech therapy, family positive reinforcement systems, etc. to overcome these challenges. However, this method also has certain limitations, and therefore a combination of face-to-face and telehealth methods is recommended to help patients.
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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 | 0,005 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».