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Misurazione delle capacità funzionali dei bambini dai 3 ai 6 anni con metodi di osservazione e st...
Misurazione delle capacità funzionali dei bambini dai 3 ai 6 anni con metodi di osservazione e st...
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JoVE Journal Behavior
Measuring the Functional Abilities of Children Aged 3-6 Years Old with Observational Methods and Computer Tools

Misurazione delle capacità funzionali dei bambini dai 3 ai 6 anni con metodi di osservazione e strumenti informatici

Full Text
9,803 Views
11:29 min
June 20, 2020

DOI: 10.3791/60247-v

María Consuelo Sáiz Manzanares1, Raúl Marticorena Sánchez2, Álvar Arnaiz González2, José Francisco Díez Pastor2, César I. García Osorio2

1Departamento de Ciencias de la Salud,Universidad de Burgos, 2Departamento de Ingeniería Informática,Universidad de Burgos

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Please note that some of the translations on this page are AI generated. Click here for the English version.

Presentiamo un protocollo per utilizzare uno strumento computazionale per registrare e analizzare le capacità funzionali dei bambini dai 3 ai 6 anni. Il protocollo facilita il confronto di queste abilità durante il loro sviluppo e può essere utilizzato per valutare le difficoltà di sviluppo.

Questi protocolli stavano eseguendo il rispetto delle norme procedurali del Comitato Bioetico dell'Università di Burgos Spagna prima della loro partecipazione, sia gli studenti che i loro genitori, in alcuni casi, i tutor legali avevano tutti fornito il loro consenso informato e ero stato pienamente informato degli obiettivi dello studio. Non è stata offerta alcuna compensazione finanziaria per la loro partecipazione. Il protocollo analizza l'utilizzo del software per la registrazione e l'interpretazione dei risultati in una scala per la misurazione delle capacità funzionali, in 30-60 famiglie.

Queste scale analizzano le abilità funzionali, che sono distribuite in 11 aree. Il server consente l'interpretazione di registrazione dello sviluppo funzionale degli utenti confrontando lo sviluppo evolutivo in ogni capacità. Si misura in scala più leggera da uno a cinque, dal nulla a tutto.

Questo strumento facilita il rilevamento di problemi nello sviluppo di guide alle competenze funzionali nell'implementazione di programmi di formazione e a sua volta facilita il monitoraggio dell'utente all'interno di tali programmi. Prima di utilizzare questo server le terapie degli insegnanti non possono servire abilità diverse in un contesto farmacologico. Inoltre, può confrontare questi risultati con le informazioni dei genitori, il reclutamento dei partecipanti.

Recluta bambini tra lo zero e i sei anni di età di sviluppo con una storia di bisogni educativi speciali legati all'alterazione nell'area dello sviluppo motorio, cognitivo, autonomia personale e socializzazione, e con disabilità intellettive da moderate a gravi. Per il presente studio sono stati assunti complessivamente 11 partecipanti, sette ragazzi e quattro ragazze. Includere i bambini che mostrano una diagnosi confermata di disabilità intellettiva moderata o grave in conformità con il manuale diagnostico e statistico dei disturbi mentali e frequentano un centro di istruzione speciale per la loro scolarizzazione.

La diagnosi deve, in ogni caso, essere stata confermata da un Neurologo Pediatrico presso un ospedale o da uno Psicologo per conto di un team multidisciplinare in conformità con il DSM-5. Idealmente ci dovrebbero essere non meno di 15 partecipanti. Escludere i bambini con un normale sviluppo in aree funzionali, lo sviluppo cognitivo motorio, l'autonomia personale e lo sviluppo della socializzazione e i bambini con una limitazione del funzionamento intellettuale.

Raccolta dati. Raccogliere dati sullo sviluppo dei bambini in diverse aree funzionali, autonomia alimentare, cura e igiene personale, vestirsi e spogliarsi in modo indipendente, controllo dello sfintere, mobilità funzionale, comunicazione e linguaggio, routine di vita quotidiana, comportamento e attenzione adattati. Per l'osservazione utilizzando la scala per la misurazione delle abilità funzionali nei bambini tra lo zero e i sei anni e condurre l'osservazione deo in un contesto naturale.

Ad esempio, le impostazioni scolastiche. Osservazione record per tutta la settimana in diversi ambientalii che riflettono la vita quotidiana degli studenti del centro. Ad esempio, durante la riproduzione, eccetera.

lasciare che l'insegnante e il terapeuta che frequentano direttamente il bambino presso l'istituto scolastico, registrino le osservazioni e poi metto i risultati nel software. Procedure di esperimento. Assegnazione di uno studente a un insegnante nel software.

Questo passaggio è insolitamente eseguito dal direttore dello studio, che generalmente come coordinatore del programma. Accedi al pacchetto software con un nome utente e una password e seleziona la lingua, inglese o spagnolo. Inserisci le informazioni relative ai dati degli studenti dall'aiuto del registro da parte del direttore del centro.

Compilare il campo seguente per ogni studente. Nome, nome del signore, codice, sesso, data di nascita, età dello sviluppo, diagnosi primaria, diagnosi secondaria ove appropriato e osservazione che sono rilevanti per la mediazione, i dati, le allergie e altre informazioni o interessi per la gestione del centro. Inserisci le informazioni relative all'insegnante o al terapista dai registri tenuti al centro.

Assegnare gli insegnanti a un gruppo con un insegnante o un terapista cliccando in classe, quindi andare alla colonna Studenti, quindi scegliere lo studente da assegnare alla classe e quindi fare clic sugli insegnanti e selezionarne uno Assegna ogni gruppo di studenti e il loro insegnante o terapista a un'aula cliccando nelle date di input degli insegnanti, nome, cognome, codice identificativo , posta, password e osservazione. Quindi fare clic su accetta Direttore può quindi devolvere la responsabilità delle valutazioni degli studenti a ciascun insegnante. Il direttore può consultare le valutazioni che il docente apporterà al software in qualsiasi momento durante tutto l'anno accademico.

Utilizzo del software da parte del Docente. L'insegnante o il terapista che esegue la valutazione può quindi selezionare un anno accademico e o un termine. La scala offre la possibilità di selezionare diverse aree funzionali per ogni termine, Login al software con un nome utente e una password che il regista può precedentemente assegnato.

Immettere il risultato delle valutazioni completate in ambienti naturali per ogni partecipante assegnato a un'aula. Scegli uno studente nel software cliccando sul suo nome e quindi inizia la valutazione di un'area funzionale diversa. Eseguire l'analisi comparativa tra lo sviluppo di ogni utente e lo sviluppo previsto a quell'età cronologica.

Eseguire questa procedura seguendo la procedura. Una volta registrati i dati, selezionare la valutazione della colonna facendo clic con il pulsante destro del mouse su seleziona l'anno, quindi il trimestre seleziona gli studenti della colonna e seleziona gli studenti della classe di cui si desidera effettuare la valutazione. Quindi selezionare le aree delle colonne, facendo clic sull'area e sull'area secondario che devono essere valutate.

Quindi fare clic sulla scheda massima. Ottiene lo sviluppo degli studenti e il confronto nello sviluppo previsto per la loro età Confrontare le diverse aree funzionali di ogni utente dalla classe Un'analisi delle aree funzionali di ogni utente può essere eseguita con il software. Esportazione di dati dal software.

Selezionare i dati utente e le aree funzionali, quindi esportare il database. Selezionare la colonna Excel, quindi ottenere il database, quindi esportare il database nel programma statistico o nella raccolta di propria scelta. Importare i dati in pacchetti statistici e librerie come SPSS, Weaker, Python, et cetera ed eseguire analisi di clustering.

Qui, l'analisi con SPSS è dettagliata come di seguito. Il clustering o l'analisi cluster in una tecnica di machine learning non supervisionata N all'interno di K significa che è un metodo di raggruppamento, che mira a partizionare un insieme di N osservazioni in gruppi K in cui l'osservazione N appartiene a un gruppo con un valore medio più vicino. In questo esperimento K significa che il clustering è stato utilizzato per controllare i cluster di bambini e il loro sviluppo funzionale misurato con SFA Selezionare l'opzione analizzare, quindi classificare seguita dall'opzione.

K significa cluster nel pacchetto statistico. Selezionare le schede incrociate in statistiche descrittive e quindi le due variabili seguenti. Selezionare l'opzione statistiche descrittive, quindi selezionare le schede incrociate, quindi l'opzione coefficiente kappa cohen.

Usa un foglio di calcolo per generare la chat spider e grafici a barre specifici per i gruppi di bambini con disabilità intellettive moderate e gravi. Risultati. In questo studio, presentiamo alcuni esempi di analisi dei dati con il protocollo osservazionale, insieme all'uso dell'applicazione software. Per prima cosa eseguiamo un'analisi a grappolo al fine di verificare se sia la diagnosi di disabilità intellettive medie che gravi dei bambini con bisogni educativi speciali corrispondesse al loro reale sviluppo.

Usando il metodo K means, abbiamo trovato due cluster di appartenenza a entrambi i gruppi. Cluster uno e cluster due integrati rispettivamente 55% e 45% del campione. È stata quindi generata una tabella incrociata per studiare la relazione tra il cluster di appartenenza e il grado variabile di cluster di disabilità.

Si è scoperto che tutto il soggetto raggruppato nel gruppo uno appartiene a un gruppo A, disabilità intellettive moderate, e il gruppo due includeva tutti gli studenti appartenenti a un gruppo B, gravi disabilità intellettive. e ce n'era solo uno con disabilità intellettive moderate. Vedi tabella tre, È stato ottenuto il coefficiente di A Cohen Kappa 820, p=006.

Progredendo con questa analisi dello studio possono essere eseguite le capacità del partecipante in ogni gruppo funzionale, disabilità moderata rispetto alla disabilità grave. A questo scopo sono stati utilizzati grafici a ragno e grafici a barre specifici. Conclusioni. Il server migliora lo studio del disturbo vascolare austro negli ambienti naturali, perché se una legge registra la professazione dei dati o il riempimento del terapeuta tissutale e analizza praticamente in tempo reale.

inoltre il software facilita l'esportazione dei dati dal centro in aula per filettare in excel un formato specifico, uscire facilitare l'inserimento in una pagina statica Che è possibile eseguire altre analisi più complesse, come l'analisi del cluster diversa dei mezzi con studi paramici o no paramici Analizzare l'affidabilità del server per quel campione ecc.

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