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Enregistrement W4411882245 · doi:10.2196/76435

Children’s Improvement After Language and Rhythm Training With the Digital Medical Device Poppins for Dyslexia: Single-Arm Intervention Study

2025· article· en· W4411882245 sur OpenAlexvenueno aff
Charline Grossard, Marjanne J. L. Descamps, Hugues Pellerin, François Vonthron, David Cohen

Notice bibliographique

RevueJMIR Serious Games · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDyslexiaPreprintRhythmPsychologyComputer scienceReading (process)MedicineAudiologyLinguisticsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Specific learning disorder in reading (SLD reading), commonly named dyslexia, is a neurodevelopmental condition affecting reading. Current best practice recommendations for SLD reading emphasize the necessity of including graphophonological interventions. The serious game Mila-Learn, which is based on rhythm training, showed promising results in a prior randomized trial. However, it lacked a component of graphophonological training. OBJECTIVE: This study aimed to evaluate the effectiveness of Poppins, a new digital medical device that combines rhythm-based and graphophonological training for improving reading and phonological skills in children with SLD reading. We also explored its performance against Mila-Learn, the earlier version based on rhythm training only. METHODS: A single-arm study without an active control group was conducted with 38 children (aged 7-11 years) diagnosed with SLD reading. The participants completed an 8-week training program with Poppins (five 20-minute sessions per week). Pre- and posttraining assessments measured reading accuracy and speed, phoneme deletion, and phonological discrimination. Statistical analysis included pre- and postcomparisons (primary analysis) and comparisons with children's improvement from a previous randomized controlled trial of Mila-Learn, an earlier version of the device (exploratory analysis). RESULTS: The participants demonstrated significant improvements in reading accuracy (+11.46 words correctly read; P<.001), reading speed (+10.26 words read; P<.001), and phoneme deletion (+2.87 points; P<.001). No significant change was observed in reading comprehension for younger participants (grades 2-3; P=.09), although improvements were noted in older children (grades 4-5, P=.03). Exploratory analysis comparing children's improvements with Mila-Learn and Poppins revealed similar gains in reading accuracy and speed but revealed superior improvement in phonological skills for the Poppins group, with a moderate effect size according to the benchmarks by Cohen (Cohen d=0.48, P=.02). CONCLUSIONS: Poppins is an effective and safe tool for enhancing reading and phonological skills in children with SLD reading. By integrating rhythm-based and graphophonological exercises, the device aligns with best practice recommendations for curative intervention. Future research should explore its long-term effects and medicoeconomic impact and compare outcomes with those of conventional therapy, as serious games provide an engaging, scalable method for delivering such interventions. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT06596980; https://clinicaltrials.gov/study/NCT06596980.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,002
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,298 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2025
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Résumé présentoui

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