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Record W7067220473

Les effets du chien d’assistance sur le sommeil et le fonctionnement de l’enfant autiste au sein de sa famille : une étude qualitative

2021· dissertation· fr· W7067220473 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueKnowledge UdeS (Institutional Deposit of the University of Sherbrooke) · 2021
Typedissertation
Languagefr
FieldMedicine
TopicPharmacological Effects of Medicinal Plants
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPopulationVirilitySelf evaluation
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

L’autisme est un trouble neurodéveloppemental affectant un nombre croissant d’enfants, et présentant une importante hétérogénéité. Il est parfois associé à un handicap intellectuel, à une atteinte du langage, à de l’anxiété ou à des difficultés d’autorégulation se traduisant par d’intenses crises. La majorité des enfants avec un trouble du spectre de l’autisme (TSA) présentent également des difficultés de sommeil. Cette problématique pourrait d’ailleurs être associée à une aggravation de la sévérité des symptômes du TSA, affectant ainsi le fonctionnement de l’enfant et le quotidien de ses parents vivant bien souvent dans un état de stress chronique. Les contacts entre cette population et les animaux sont à l’origine de bienfaits de plus en plus appuyés par la recherche. Au Québec, la fondation Mira, qui a pris l’initiative d’offrir des chiens d’assistance aux familles de jeunes autistes, a constaté puis recueilli des données sur les effets positifs de l’intégration du chien d’assistance à la maison (anxiété et sommeil notamment). Si les effets du chien d’assistance sont de plus en plus documentés, il existe peu de données permettant d’éclairer comment le chien d’assistance peut avoir une telle influence. La présente étude qualitative, qui s’inscrivait dans une recherche plus large de Valérie Simard en collaboration avec la fondation Mira, vise à mieux comprendre les effets du chien d’assistance sur l’enfant autiste. L’étude a été centrée sur la perception et les opinions des parents d’enfants autistes, premiers témoins de cet impact et responsables du maintien de l’entraînement du chien et de son utilisation quotidienne auprès de l’enfant. Le but principal de l’étude était de mettre en lumière les mécanismes pouvant sous-tendre ces effets du chien d’assistance sur (1) le sommeil de l’enfant autiste ainsi que sur (2) son fonctionnement au quotidien (anxiété, autorégulation, caractéristiques symptomatiques). Pour ce faire, des entrevues semi-structurées ont été menées auprès de six mères d’enfants autistes âgés de 7 à 11 ans, bénéficiant d’un chien d’assistance de la fondation Mira, depuis au moins deux mois. Une analyse qualitative par catégories conceptualisantes a permis de dégager 12 mécanismes sous-tendant les bienfaits du chien d’assistance sur ces enfants autistes: (1) la sécurité d’être ensemble, (2) le plaisir de faire ensemble, (3) le baume sur le cœur, (4) la source de légèreté, (5) l’effet anticyclone, (6) l’expérience multisensorielle, (7) l’alter ego des états mentaux, (8) le pictogramme vivant, (9) le médiateur relationnel, (10) l’étincelle de la communication, (11) le tremplin vers le développement de l’empathie et (12) le levier d’intervention au quotidien. Ainsi, différents mécanismes pourraient être impliqués dans l’amélioration de la qualité de sommeil des enfants autistes. Le chien constituerait notamment une base de sécurité qui rassure l’enfant et favorise son autorégulation, tout en lui servant de repère au quotidien. Concernant le fonctionnement de l’enfant autiste, les résultats de cette étude soulignent que le chien d’assistance permet d’atténuer ou de compenser certains impacts du TSA, rendant l’enfant plus disponible pour apprendre, s’adapter, évoluer, interagir et découvrir le monde qui l’entoure. Enfin, cette étude souligne, comme d’autres avant elle, que la réussite de cette intervention est rendue possible grâce au rôle essentiel et facilitateur des parents, qui constituent un pont permettant cette rencontre entre l’enfant autiste et son chien d’assistance.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.001
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow)
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.768
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.001
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0010.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0000.000

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.022
GPT teacher head0.286
Teacher spread0.263 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2021
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