Leveraging machine learning to enhance nurses' practice for autism spectrum disorder care: A narrative review
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is a multifaceted neurodevelopmental condition marked by social interaction and communication difficulties, repetitive behaviors, and restricted interests. The increasing prevalence of ASD underscores the urgent need for specialized training for nurses who play a critical role in managing and supporting autistic individuals. Traditional practice methods often fail to equip nurses with the hands-on experience to interact with this population effectively. This literature review explores the transformative potential of machine learning (ML) in enhancing nurse training for ASD care. ML offers personalized and adaptive learning experiences, realistic simulations, continuous assessment, and evidence-based practices. Personalized learning through ML tailors educational content to individual nurses' needs, enhancing their competence and confidence. Realistic virtual simulations provide safe environments to practice real-life scenarios, improving nurses' ability to handle diverse behavioral and communication challenges. Continuous feedback and assessment ensure ongoing professional development, while data-driven insights support the creation of effective care strategies. Interdisciplinary collaboration is also facilitated through ML, integrating knowledge from various healthcare fields to offer comprehensive training. The improved training results in better patient outcomes, including fewer behavioral issues and enhanced interactions with autistic children. However, challenges such as ensuring data quality, ethical considerations, and fostering acceptance of new technologies must be addressed. This review highlights ML's significant impact on nurse training, aiming to elevate the quality of care for individuals with ASD through innovative, data-driven approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,012 | 0,101 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».