Effects of a mindfulness training program on behaviour intervention procedural fidelity
Notice bibliographique
Résumé
Autism Spectrum Disorder (ASD) is a lifelong developmental disability that is characterized by challenges with social communication and social interaction as well as repetitive behaviours, interests, or activities (American Psychiatric Association, 2013). An effective and well documented instructional approach for children with ASD is Discrete Trials Teaching (DTT). Since procedural fidelity is related to client outcomes (e.g., Noell, Gresham, & Gansle, 2002; Rhymer, Evans-Hampton, McCurdy, & Watson, 2002; Wilder, Atwell, & Wine, 2006), it is important to evaluate the accuracy with which staff conduct DTT sessions. Mindfulness training has been applied to improve attention, reflection, and skillful responding (Bishop et al., 2004) and has been proposed as a method to improve patient safety through adherence to prescribed procedures (Epstein, 1999; Pezzolesi, Ghaleb, Kostrzewski, & Dhillon, 2013). This study measured the effect of a brief mindfulness training program on procedural fidelity of staff conducting DTT with children with ASD. Three autism tutors from St.Amant Autism Programs participated. In a multiple-baseline design across participants, the principal investigator and a trained research assistant directly observed the accuracy with which tutors delivered prescribed DTT steps. DTT procedural fidelity increased during training for all participants. Specifically, during the baseline phase, procedural fidelity for Participants 1, 2, and 3 averaged 81%, 69%, and 70%, respectively. During the training phase, procedural fidelity increased to 86%, 83%, and 82%, respectively. Procedural fidelity was maintained at a high level for 2 of the 3 participants who were available at Follow-up.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».