Summary
Presentamos un protocolo para utilizar una herramienta computacional para registrar y analizar las capacidades funcionales de los niños de 3-6 años de edad. El protocolo facilita la comparación de estas capacidades a lo largo de su desarrollo y puede utilizarse para evaluar las dificultades del desarrollo.
Abstract
El análisis de las capacidades funcionales y su desarrollo en la primera infancia (0-6 años) son aspectos fundamentales entre los niños pequeños con ciertos tipos de dificultades de desarrollo que pueden facilitar la prevención, a través de intervenciones programadas adaptadas a las necesidades de cada usuario (estudiante o paciente). Sin embargo, hay pocas investigaciones hasta la fecha que hayan analizado el uso de herramientas automatizadas para registrar e interpretar los resultados de la evaluación inicial. Aquí, se presenta un protocolo para examinar las habilidades funcionales en la primera infancia en niños pequeños, de entre 3 y 6 años de edad, con discapacidades intelectuales, pero el protocolo también se puede utilizar para edades de 0 a 6 años. El protocolo hace uso de una aplicación informática, eEarlyCare, que facilita la interpretación de los resultados de observaciones sistemáticas, que son registradas en entornos naturales por profesionales capacitados en intervención temprana. El software se puede utilizar para analizar 11 áreas funcionales (Autonomía Alimentaria, Cuidado Personal e Higiene, Vestir y Desvestirse De forma independiente, Control del Esfínter, Movilidad Funcional, Comunicación y Lenguaje, Rutinas de Vida Diaria, Comportamiento Adaptativo y Atención) y un total de 114 comportamientos diferentes. Su uso facilita el análisis de las habilidades observadas y ayuda en gran medida a la intervención temprana. En comparación con otros métodos de observación, permite un uso más eficiente de los recursos personales y materiales. El uso de la aplicación informática facilita el registro de los resultados de observación, lo que ayuda con la organización y la reflexión sobre las observaciones. El software muestra los resultados de observación en pantalla en comparación con los parámetros normales de desarrollo. Esta información puede ser referida para la toma de decisiones sobre el programa de intervención más adecuado para cada usuario (estudiante o paciente). Asimismo, se aplican técnicas de clustering para analizar la relación entre el tipo de discapacidad intelectual y el desarrollo funcional identificado con el software, una relación que pretende servir de guía para la intervención profesional de atención temprana.
Introduction
Observación a edades tempranas: qué y cómo observar
La evaluación de la primera infancia en contextos familiares ordinarios y en la escuela se realiza utilizando el método de observación. Por lo tanto, el evaluador debe adherirse a un proceso observacional preciso, la clave para un diagnóstico preciso y, por lo tanto, para una formación exitosa1. Hay muchos inventarios de desarrollo que proporcionan pautas para la evaluación: la Guíaportage 2, la Brunet Lézine Escala3, y el Inventario de Desarrollo Battelle4, entre otros. Estas herramientas se basan en normas acordadas internacionalmente establecidas por la comunidad científica en el campo del desarrollo evolutivo humano. Aunque estas herramientas analizan áreas de desarrollo (Psicomotora, Cognitiva, Comunicación y Lenguaje, y Autonomía y Socialización), estudios recientes5 han propuesto nuevas herramientas que también pueden analizar estas áreas. Estos estudios señalan que el método observacional desde el nacimiento proporciona indicaciones de inmensa utilidad a la intervención temprana y para la detección temprana de patologías. Sin embargo, los procesos observacionales a estas edades son complejos, ya que dependen de observaciones conductuales registradas en contextos naturales, que no siempre son fáciles de llevar a cabo.
En este marco, la evaluación de la adquisición de habilidades funcionales a edades tempranas es de gran interés para los padres, educadores y terapeutas por igual. Cualquier evaluación de este tipo es relevante para los niños que han sido diagnosticados o que están en riesgo de desarrollar alguna discapacidad. La detección temprana de trastornos del desarrollo es esencial para el diagnóstico e intervención precoz. El estudio observacional desde el nacimiento proporcionará indicadores de esta detección e intervención temprana5. Actualmente existen diversas herramientas (inventarios de desarrollo, básculas, pruebas, etc.) para medir el desarrollo a esas edades. Los instrumentos que se pueden aplicar actualmente son inventarios de desarrollo, algunos de los cuales están estandarizados. Sin embargo, algunos de esos instrumentos pueden requerir conocimientos de técnicas psicométricas y los resultados no se muestran automáticamente en la pantalla. Por esta razón, es importante desarrollar otras herramientas que sean más fáciles de usar e interpretar.
Preparación de software para registrar e interpretar datos de los procesos de procesos de observación contextual a edades tempranas
Por lo tanto, se consideró pertinente el desarrollo del software, lo que ayudaría a los observadores (terapeutas, educadores, etc.) a registrar e interpretar los resultados de sus observaciones. Este protocolo y software, eEarlyCare, se puede utilizar tanto en centros educativos que trabajan con niños con discapacidades como en centros de intervención terapéutica dirigidos a este grupo. Es por ello que a partir de ahora se utilizará el término "usuario", que incluye tanto a estudiantes como a pacientes, dependiendo del lugar donde se lleve a cabo la intervención. En particular, un software que podría facilitar la grabación y la interpretación de los datos recopilados en contextos naturales a partir de la observación de las capacidades funcionales entre los niños de 0 a 6 años de edad. Este software, eEarlyCare, se basa en la escala de capacidades funcionales6 [Escala para la medición de las habilidades funcionales en niños entre 0-6 años de edad] (SFA); esta escala incluye la medición de 11 áreas de desarrollo (Autonomía Alimentaria, Cuidado Personal e Higiene, Independientemente y vestir y desvestir, Control del Esfínter, Movilidad Funcional, Comunicación y Lenguaje, Juego simbólico Interactivo, Rutinas de Vida Diaria, Comportamiento Adaptativo). Además, fue a su vez, inspirado en la Guía de Portage2, la Evaluación Pediátrica del Inventario de Discapacidad (PEDI)7, y las obras de Bronson8, así como Whitebread y Basilio4 en habilidades sociales a edades 0-6, la Brunet-Lézine Escala3, inventarios de desarrollo para niños de 0-67años, y la Escala de Evaluación de los precursores9 a las habilidades sociales. Esta herramienta es una aplicación informática que se utiliza para registrar los resultados de cada evaluación de usuario en seguimientos longitudinales (trimestrales, mensuales, anuales, etc.). Es un aspecto referencial para el terapeuta con respecto a la intervención, y para otros profesionales que trabajan con niños en la primera infancia con sospechas de disfuncionalidades. Además, el software10 puede producir automáticamente comparaciones entre el desarrollo de las capacidades funcionales de los diferentes usuarios, independientemente de si están en el mismo centro de intervención, facilitando así la definición de aspectos comunes para el trabajo colaborativo.
En particular, este software se basa en tecnologías convencionales (por ejemplo, Windows Presentation Foundation Development -WPF-11), una innovación tecnológica que integra gráficos avanzados para producir resultados gráficos precisos12 y una experiencia de usuario de computadora positiva. La calidad de los gráficos mejora las visualizaciones y la interactividad disponible con otras herramientas como las hojas de cálculo. La aplicación puede almacenar los datos localmente en bases de datos relacionales y cargar la información en la nube para compartirla. Además, también se admite la arquitectura cliente-servidor clásica. Estas características facilitan el registro de los datos que se recopilan de las observaciones y el proceso de los resultados para la visualización. Además, una vez registrado, es muy fácil exportar los datos. Esto permite que los datos se utilicen en paquetes estadísticos eficaces para aplicar técnicas de minería de datos, como el aprendizaje automático supervisado (clasificación y/o regresión) y no supervisado (agrupación).
En este estudio, las técnicas de clasificación son de utilidad específica para el aprendizaje personalizado13. La arquitectura se puede ver en la Figura 1 y la Figura 2. En la Figura 1,la funcionalidad del almacenamiento en la nube se utiliza como una protección, en caso de problemas de seguridad de datos y posible pérdida y corrupción de datos cuando se intercambian entre aplicaciones. Además, el software también puede funcionar en una arquitectura cliente-servidor clásica basada en red con una base de datos (Figura 2) con todos los intercambios de datos que tienen lugar entre los clientes (estos son conceptos que se utilizan en el campo de la informática). Estas plataformas proporcionan mecanismos de autenticación y acceso restringido, que garantizan la privacidad y la protección de datos, al tiempo que facilitan la interacción con aplicaciones completamente desarrolladas. El resultado final es una interfaz de aplicación que está diseñada14 para profesionales de atención temprana, para que puedan utilizar las técnicas de Análisis de Aprendizaje de una manera sencilla y referirse a ellas, con el fin de dar seguimiento al grado de desarrollo de cada alumno en cada área de evaluación de la escala15.
La aplicación también ofrece un perfil general de cada usuario en cada una de las áreas funcionales y subáreas (Tabla 1). También produce una comparación entre todos los usuarios en cualquier centro. En resumen, produce un análisis personalizado de las necesidades de intervención de los diferentes usuarios. Además, ayuda a los profesionales de la atención temprana con sus programas de intervención, ya que puede marcar áreas en las que los usuarios pueden o no mostrar patrones de desarrollo similares. Todos estos resultados guían el tipo de programas de intervención que se pueden utilizar juntos, en lugar de los que tienen que ser diseñados individualmente. Los datos que están vinculados a esta interfaz son las puntuaciones SFA de los usuarios que se miden en una escala Likert de 1 a 5. Esas puntuaciones se pueden comparar con las puntuaciones máximas de edad de desarrollo vinculadas a cada dimensión de SFA. El software también puede vincular la edad cronológica de cada usuario con la edad de desarrollo de cada dimensión SFA; un aspecto relevante para la detección de áreas de intervención entre las que dar prioridad a las áreas de tratamiento.
| Zona funcional | Subáseo funcional |
| 1. Autonomía alimentaria | 1. Textura de los alimentos |
| 2. Uso de utensilios | |
| 2. Cuidado personal e higiene | 3. Higiene dental |
| 4. Peinado | |
| 5. Cuidado nasal | |
| 6. Lavado de manos | |
| 7. Lavado facial y corporal | |
| 3. Vestidos y desvestimientos de forma independiente | 8. Vestir y desvestirse (cintura hacia arriba) |
| Vestir y desvestirse (cintura hacia abajo) | |
| 4. Control del esfínter | 9. Control del esfínter |
| 5. Movilidad funcional | 10. Extremidad superior |
| 11. Transferencias en WC | |
| 12. Transferencias en silla | |
| 13. Movilidad y traslados de cama | |
| 14. Movilidad en la bañera | |
| 15. Movilidad en interiores | |
| 16. Transporte de objetos | |
| 17. Movilidad al aire libre | |
| 6. Comunicación e idioma | 18. Comprensión de palabras |
| 19. Comprender las frases | |
| 20. Uso funcional de la comunicación | |
| 7. Resolución de tareas en contextos sociales | 21. Resolver problemas |
| 22. Información sobre usted | |
| 8. Juego interactivo y simbólico | 23. Juego interactivo |
| 24. Interacción con el grupo de pares | |
| 25. Juega con objetos | |
| 9. Rutinas de la vida diaria | 26. Orientación a tiempo |
| 27. Tareas | |
| 10. Comportamiento adaptativo | 28. Comportamiento de autolesiones |
| 29. heteroagresividad (perjudicando a los demás) | |
| 30. Destrucción de objetos | |
| 31. Comportamiento disruptivo (llorar, gritar, reír sin razón) | |
| 32. Estereotipos | |
| 11. Atención | 33. Atención |
Cuadro 1: Lista de áreas funcionales y subáreas.
Figura 1: Arquitectura de la propuesta de automatización de la corrección de la funcionalidad Escala del almacenamiento en la nube. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 2: Arquitectura de la propuesta de automatización de la corrección de la red clásica de funcionalidad Scale. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Los terapeutas y profesionales de la intervención pueden utilizar este protocolo de evaluación y la implementación de software para la evaluación de las capacidades funcionales y su desarrollo en la primera infancia entre 0 y 6 años de desarrollo. El software se puede utilizar con niños dentro de ese rango de edad, aunque es especialmente útil para niños con sospechas de deterioro de habilidades funcionales. También es especialmente útil en los Centros de Educación Especial. La pregunta de la investigación es si, habiendo observado las capacidades funcionales de los niños, el uso de una herramienta informática facilitará el registro y la interpretación de los resultados para el terapeuta.
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Protocol
Este protocolo se llevó a cabo en cumplimiento de la normativa procesal del Comité Bioético de la Universidad de Burgos (España). Antes de su participación, tanto los estudiantes como sus padres y, en algunos casos, los tutores legales habían dado su consentimiento informado y habían sido plenamente conscientes de los objetivos del estudio. No se ofreció ninguna compensación financiera por su participación.
1. Reclutamiento de participantes
- Reclutar niños de entre 0 y 6 años con antecedentes de necesidades educativas especiales relacionadas con la alteración en las áreas de desarrollo motor, cognitiva, autonomía personal y socialización y con discapacidades intelectuales de moderadas a graves. Para el presente estudio se reclutaron un total de 11 participantes (7 niños y 4 niñas).
- Incluir a los niños que han sido diagnosticados con una discapacidad intelectual (moderada o grave) de acuerdo con el Manual Diagnóstico y Estadístico de los Trastornos Mentales (DSM-5)16 y asistir a un Centro de Educación Especial para su escolarización (Tabla 2).
NOTA: En cada caso (dependiendo de la detección del problema y del lugar donde se realiza la intervención), el diagnóstico debe haber sido confirmado por un neurólogo pediátrico en un hospital o un psicólogo dentro de un equipo multidisciplinario, de acuerdo con DSM-5. Idealmente, no debería haber menos de 15 participantes, ya que la inserción de los resultados de observación es laboriosa.
| Sexo | N | Medad | Edad SD | Edad de clasificación (meses) | Discapacidad• | Escolaridad | ||
| Grado | ||||||||
| Un | B | C | D | |||||
| Chicos | 7 | 95.2 | 11.77 | 86-114 | 4 | 3 | 2 | 5 |
| Chicas | 4 | 83.5 | 23.56 | 45-112 | 1 | 3 | 2 | 2 |
| NOTA:* Grado de discapacidad: una discapacidad intelectual moderada; b - discapacidad intelectual grave; Tipo de Escolarización: c - Escuela Combinada; d - Educación en un Centro Específico de Educación Especial; M - Edad media en meses; SD - Desviación estándar. * Los niños fueron diagnosticados utilizando los criterios de DSM516 | ||||||||
Tabla 2: Características de la muestra.
- Excluir a los niños con desarrollo normal en áreas funcionales (motor, cognitiva, de autonomía personal y desarrollo de socialización) y niños con limitación del funcionamiento intelectual.
2. Recopilación de datos
- Recopilar datos sobre el desarrollo de los niños en diferentes áreas funcionales (Autonomía Alimentaria, Cuidado Personal e Higiene, Vestir y Desvestir De forma Independiente, Control del Esfínter, Movilidad Funcional, Comunicación y Lenguaje, Rutinas de Vida Diaria, Comportamiento Adaptativo y Atención).
- Realizar la observación utilizando la Escala para la medición de habilidades funcionales (SFA)5 en niños entre 0-6 años de edad (SFA) (Tabla de Materiales) y llevar a cabo la observación en un contexto natural (por ejemplo, entornos escolares).
- Registrar observaciones a lo largo de la semana en diferentes entornos naturales que reflejen la vida diaria de los estudiantes en el centro (Tabla 1) (por ejemplo, mientras juegan, etc.).
- Deje que el maestro o el terapeuta que atienda directamente a los niños en las instituciones educativas registren las observaciones. Reúna las observaciones de cada área funcional.
NOTA: Antes de la observación de datos, se deben llevar a cabo tres sesiones de capacitación para maestros o terapeutas. Estas sesiones deben ser realizadas por un psicólogo o un profesional con experiencia en la evaluación de la primera infancia.
- Deje que el maestro o el terapeuta que atienda directamente a los niños en las instituciones educativas registren las observaciones. Reúna las observaciones de cada área funcional.
- Introduzca los resultados en el software para la evaluación de las capacidades funcionales en la primera infancia entre 0-6 años de edad. Los detalles sobre cómo utilizar el software se proporcionan en el paso 3.
3. Procedimiento experimental
- Asignar un alumno a un profesor en el software
NOTA: Este paso debe ser llevado a cabo por el director o coordinador del centro donde se lleva a cabo la intervención.- Inicie sesión en el paquete de software con un nombre de usuario (profesional) y contraseña y seleccione el idioma: inglés o español.
- Introduzca la información de los datos del alumno de los registros en poder del director del centro.
- Rellene los siguientes campos para cada estudiante: Nombre, Apellido, Código, Sexo, Fecha de Nacimiento, Edad del Desarrollo, Diagnóstico Primario, Diagnóstico Secundario, cuando corresponda, y observaciones que sean relevantes para los datos de medicamentos, alergias y otra información de interés para la gestión del centro.
- Ingrese la información del maestro o terapeuta de los registros que se conservan en el centro.
- Asigne a los alumnos a un grupo con un maestro (o terapeuta) haciendo clic en Aula. Vaya a la columna Estudiantes, elija el alumno que se asignará al salón de clases y haga clic en Profesores y seleccione uno.
- Asigne a cada grupo de estudiantes y a su profesor (o terapeuta) a un aula haciendo clic en Profesores,fechas de entrada, nombre, apellido, código de identificación, correo, contraseñas y observaciones. Haga clic en Aceptar.
NOTA: El director o coordinador del centro asigna un rol para que cada profesor o terapeuta realice las evaluaciones de cada alumno o paciente (como se explicó anteriormente, depende del tipo de centro). El director o coordinador del centro también puede consultar las evaluaciones que el profesor o terapeuta ha realizado.
- Uso del software por parte del profesor
NOTA: El maestro o terapeuta que realiza la evaluación puede seleccionar un año académico y/o un término. La escala ofrece la posibilidad de seleccionar diferentes áreas funcionales para cada término (Tabla de materiales).- Inicie sesión en el software con el nombre de usuario (profesional) y la contraseña previamente asignada por el director del centro.
- Introduzca los resultados de las evaluaciones completadas en entornos naturales para cada participante asignado al aula.
- Elija un estudiante en el software haciendo clic en su nombre, e inicie la evaluación de las diferentes áreas funcionales (detallada en el paso 2.3.1).
NOTA: Los profesores o terapeutas pueden detener la evaluación de cada alumno en cualquier momento y continuar en otro momento, habiendo guardado los datos que han registrado. - Realizar el análisis comparativo entre el desarrollo de cada usuario y el desarrollo esperado a esa edad cronológica.
- Una vez registrados los datos, seleccione la columna Evaluación haciendo clic con el botón derecho. A continuación, seleccione el año y el trimestre.
- Seleccione la columna Estudiantes y seleccione los alumnos de una clase de los que realizar la evaluación. Seleccione la columna Areas haciendo clic en el área o subárea que debe evaluarse.
- Haga clic en la pestaña Máximo. Obtiene la información sobre los estudiantes y la comparación con el desarrollo esperado para su edad.
NOTA: Esto ofrece a un usuario (estudiante o paciente) o perfil de desarrollo para un área funcional determinada con un enlace comparativo a las puntuaciones más altas esperadas para la edad cronológica del usuario (estudiante o paciente).
- Compare las diferentes áreas funcionales de cada usuario desde el aula. Se puede realizar un análisis de las áreas funcionales de cada usuario con el software. Paso siguiente: una vez registrados los datos, seleccione la columna Evaluación haciendo clic con el botón derecho. A continuación, seleccione el año y el trimestre. Seleccione la columna Estudiantes y seleccione los alumnos de todas las clases. Seleccione la columna Areas y haga clic en el área o subárea que desea evaluar.
- Haga clic en la pestaña Máximo. Obtiene el desarrollo de los estudiantes y la comparación con el desarrollo esperado para su edad.
- Exportación de datos desde el software
- Seleccione los datos de usuario y las áreas funcionales y exporte la base de datos. Seleccione la columna Excel para obtener la base de datos. Exporte la base de datos en el programa de estadísticas o biblioteca de su elección.
- Importe los datos en paquetes estadísticos y bibliotecas como SPSS, Weka, scikit-learn de Python, etc. y realice análisis de agrupación en clústeres. Aquí, el análisis con SPSS se detalla como se muestra a continuación.
NOTA: La agrupación en clústeres o el análisis de clústeres es una técnica de aprendizaje automático "no supervisada" y, dentro de k-means, es un método de agrupación, que tiene como objetivo dividir un conjunto de n observaciones en grupos k, en los que cada observación pertenece al grupo con el valor medio más cercano. En este experimento, k-means clustering se utilizó para comprobar los clústeres de niños y su desarrollo funcional medido con SFA.- Seleccione la opción Analizar y clasificar seguida de la opción k-means cluster en el paquete estadístico.
- Seleccione las tabulaciones cruzadas en Estadísticas descriptivasy las dos variables siguientes: la variable de clúster de 'pertenecer a un grupo' y la variable de grado ('moderado' o 'grave').
NOTA: Esta correspondencia es importante, ya que ofrece al profesor o terapeuta información sobre el desarrollo funcional homogéneo de los usuarios que va más allá del diagnóstico, proporcionando información para proponer programas de intervención similares en algunas áreas del desarrollo funcional. Se espera que esta opción facilite el pleno uso del servicio educativo o terapéutico y sus recursos personales y materiales. - Seleccione la opción Estadísticas descriptivas y seleccione las tabulaciones cruzadas y la opción Coeficiente Kappa de Cohen.
NOTA: El coeficiente de Cohen Kappa es una estadística que mide el acuerdo entre tasadores para los elementos cualitativos (categóricos). Por lo general, se cree que es una medida más sólida que los simples cálculos de acuerdos porcentuales, ya que k explica la posibilidad de que el acuerdo se produzca por casualidad. Este coeficiente proporciona un indicador de la fiabilidad de la relación encontrada entre la clasificación diagnóstica en discapacidades intelectuales de moderada a grave y la agrupación de los resultados de desarrollo obtenidos con el software.
- Utilice la hoja de cálculo para generar el gráfico de arañas y gráficos de barras específicos para los grupos de niños con discapacidades intelectuales moderadas y graves.
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Representative Results
El presente estudio contrató a 11 participantes con diagnósticos confirmados [tanto moderados (cociente de desarrollo- DQ 40-65) como graves (DQ 39-60)]. El protocolo fue probado en un proyecto piloto durante 20 meses en un Centro de Educación Especial. Todos los diagnósticos para este estudio habían sido confirmados por un equipo multidisciplinario de acuerdo con DSM-5, utilizando la Escala Brunet Lézine, ya que el grado de afectación estaba fuera del alcance de otras escalas como la Wechsler Preescolar y la Escala Primaria de Inteligencia (WPPSI). Sin embargo, las edades de los participantes superaron ligeramente la edad cronológica de 6 años(Tabla 2). Las acciones llevadas a cabo y los tiempos de aplicación en este estudio se pueden encontrar en el Cuadro 3.
| Zona funcional | Hora | Ubicación | Responsable* |
| Autonomía alimentaria | 1 semana | Durante las comidas en contextos naturales. | Profesor o Terapeuta |
| Cuidado personal e higiene | 1 semana | En actividades de cuidado e higiene en contextos naturales. | Profesor o Terapeuta |
| (centro o hogar) | |||
| Vestir y desvestir de forma independiente | 1 semana | Durante la tarea de vestir y desvestir en contextos naturales. | Profesor o Terapeuta |
| (centro o hogar) | |||
| Control de esfínteres | 1 semana | Durante el día en el contexto natural. | Profesor o Terapeuta |
| (centro o hogar) | |||
| Movilidad funcional | 1 semana | Durante las actividades de la vida cotidiana en contextos naturales. | Profesor o Terapeuta |
| (centro o hogar) | |||
| Comunicación e idioma | 1 semana | Durante las actividades de la vida cotidiana en contextos naturales. | Profesor o Terapeuta |
| (centro o hogar) | |||
| Resolución de tareas en contextos sociales | 1 semana | Durante las actividades de la vida diaria en contextos naturales | Profesor o Terapeuta |
| (centro o hogar) | |||
| Juego interactivo y simbólico | 1 semana | Situaciones de juego simbólico en contextos naturales., | Profesor o Terapeuta |
| (centro o hogar) | |||
| Rutinas de la vida diaria | 1 semana | Durante las actividades de la vida cotidiana en contextos naturales. | Profesor o Terapeuta |
| (centro o hogar) | |||
| Comportamiento adaptativo | 1 semana | Durante las actividades de la vida cotidiana en contextos naturales. | Profesor o Terapeuta |
| (centro o hogar) | |||
| Atención | 1 semana | Durante las actividades de la vida cotidiana en contextos naturales. | Profesor o Terapeuta |
| (centro o hogar) | |||
| NOTA: *O el maestro o el terapeuta contrastarán los resultados de las observaciones recogidas en el centro con la información recopilada de la familia, para ver si hay alguna discrepancia. Siempre se solicitó el consentimiento previo a la familia, antes de la observación en el hogar en contextos naturales que fueron grabados en formato de vídeo para su posterior análisis. El número de observaciones se estableció de acuerdo con el tipo de capacidad funcional, estableciendo el criterio de diferentes observaciones durante una semana en un contexto natural (centro o hogar). | |||
Tabla 3: Proceso de observación en diferentes áreas funcionales.
Un análisis comparativo se puede realizar una vez que el profesional (profesor o terapeuta) ingresa los datos en el software. Se muestra el desarrollo de usuarios (estudiantes o pacientes) desde el mismo aula en las diferentes dimensiones de la escala.
En este estudio, presentamos algunos ejemplos de análisis de datos con el protocolo observacional junto con el uso del software. Primero realizamos un análisis de racimos, con el fin de comprobar si los diagnósticos de discapacidades intelectuales medias y graves de los niños con necesidades educativas especiales correspondían a su desarrollo real. Usando el método k-means, encontramos 2 clústeres pertenecientes a cualquier grupo. El Clúster 1 y el Cluster 2 integraron el 55% y el 45% de la muestra, respectivamente. A continuación, se construyó una tabla cruzada para estudiar la relación entre la pertenencia a un clúster de grupo y la variable "grado de discapacidad". Se encontró que todas las asignaturas agrupadas en el Grupo 1 pertenecían al grupo a) (discapacidad intelectual moderada) y el Grupo 2 incluía a todos los estudiantes pertenecientes al grupo b) (discapacidad intelectual graves) y sólo había uno con discapacidad intelectual moderada(Cuadro 4). Se obtuvo un coeficiente de Kappa de Cohen de .820, p a .006.
| Número de caso de clúster | Total | |||
| 1 | 2 | |||
| Discapacidades | Un | 5 | 0 | 5 |
| B | 1 | 5 | 6 | |
| Total | 6 | 5 | 11 | |
Tabla 4: Número de caso de clúster de discapacidad de tabla cruzada.
El software puede, por lo tanto, registrar el desarrollo de las capacidades funcionales de los niños bajo tratamiento en el mismo centro (educación o terapia) y puede determinar niveles similares y diferentes de desarrollo. Este aspecto es muy importante, ya que facilitará la aplicación de programas de intervención similares entre niños con necesidades similares, lo que a su vez facilitará una intervención personalizada y un uso eficiente de los recursos.
Progresando con este análisis, se puede realizar un estudio de las habilidades de los participantes en cada grupo funcional (discapacidad moderada frente a discapacidad grave). Tanto Spider como gráficos de barras específicos se utilizaron para este propósito, vea la Figura 3 y la Figura 4.
Figura 3: Análisis comparativo entre el desarrollo de cada usuario (estudiante o paciente) y el desarrollo esperado en niños con varias discapacidades intelectuales.
(A) Autonomía alimentaria,( B) Cuidado personal e higiene, (C) Vestir y desvestir de forma independiente, (D) Control del esfínter, (E) Movilidad funcional,( F) Comunicación e idioma, (G) Juego interactivo y simbólico,( H) Rutinas de la vida diaria, (I) Comportamiento adaptativo. La línea azul indica la puntuación de adquisición de habilidades. La línea de granate indica la puntuación máxima. Barras de error incluidas en A, B, C, D, E, F, G, H y I. Las barras de error son representaciones gráficas de la variabilidad de los datos, una barra de error indica la incertidumbre de un valor. El eje x representa a los participantes (con varias discapacidades intelectuales) y el eje Y representa las puntuaciones que han obtenido en cada área funcional. El gráfico de arañas muestra el desarrollo comparativo de los participantes en cada área funcional. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
Figura 4: Análisis comparativo entre el desarrollo de cada usuario (estudiante o paciente) y el desarrollo esperado en niños con discapacidades moderadas.
(A) Autonomía alimentaria,( B) Cuidado personal e higiene, (C) Vestir y desvestir de forma independiente, (D) Control del esfínter, (E) Movilidad funcional,( F) Comunicación e idioma, (G) Juego interactivo y simbólico,( H) Rutinas de la vida diaria, (I) Comportamiento adaptativo. La línea azul indica la puntuación de adquisición de habilidades. La línea de granate indica la puntuación máxima. Barras de error incluidas en A, B, C, D, E, F, G, H y I. Las barras de error son representaciones gráficas de la variabilidad de los datos, una barra de error indica la incertidumbre de un valor. El eje x representa a los participantes (con discapacidades intelectuales moderadas) y el eje Y representa las puntuaciones que han obtenido en cada área funcional. El gráfico de arañas muestra el desarrollo comparativo de los participantes en cada área funcional. Haga clic aquí para ver una versión más grande de esta figura.
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Discussion
Al usar el software, se recomienda que el maestro o terapeuta registre el desarrollo de las habilidades funcionales de cada niño durante al menos dos sesiones. La escala contiene 114 elementos, 11 áreas funcionales, que se dividen en 33 subáreas funcionales y la evaluación debe ser el resultado de la observación en contextos naturales. Además, el software permite a los profesionales de la atención temprana registrar los datos de evaluación con facilidad y analizar los datos mostrados en gráficos individuales y grupales, destacando el desarrollo de los usuarios, estudiantes o pacientes, asignados al aula en todas las áreas funcionales y subáreas.
El software también facilita la exportación de datos desde un centro y aula a archivos de texto (por ejemplo, .csv, .json) y otros formatos de hoja de cálculo (por ejemplo, .xlsx), facilitando su transferencia a paquetes estadísticos, y bibliotecas específicas de Machine Learning, donde es posible realizar otros análisis más complejos, como el análisis de clústeres, diferencias medias con estadísticas paramétricas y/o no paramétricas, y análisis de confiabilidad del software para esa muestra. En este caso, aplicamos estadísticas no paramétricas con paquetes de software estadístico.
El uso del software sólo se probó en un centro, por lo que el trabajo está en marcha para extender su aplicación a otros centros de servicio para usuarios con discapacidades. Del mismo modo, y desde una perspectiva de mejora continua, también se está trabajando para desarrollar una segunda fase del software, en la que se ofrecerá la posibilidad de implementar programas individualizados de estimulación temprana, basados en la detección del área funcional más afectada o áreas de desarrollo que se generarán automáticamente. Estos programas incluirán los comportamientos a implementar en orden jerárquico de necesidad de adquisición, así como directrices específicas para la intervención, los materiales necesarios, tiempo y espacio para las actividades de implementación y generalización, y una plantilla de monitoreo y evaluación similar a la presentada para la fase de evaluación.
Cabe señalar que el uso de un protocolo para la observación de capacidades funcionales que no ofrecía un tratamiento automatizado de la información a ser interpretada por el profesional, no podía obtener los resultados para su interpretación en tiempo real, ni realizar los análisis estadísticos que guiaran la posterior práctica de intervención terapéutica.
Como conclusión general, cabe señalar que el uso del software ha facilitado tanto la grabación como la interpretación de los resultados por parte de los terapeutas. Esos aspectos funcionales fueron muy valorados desde muy positivamente, tanto por el director del centro como por los terapeutas participantes en este estudio.
Este método tiene muy pocas limitaciones en su implementación, tanto en términos de recursos materiales (características informáticas, requisitos de aplicación) como de recursos personales (grado de conocimiento previo para el uso de la aplicación de software y para la interpretación de los resultados mediante el registro profesional de las observaciones). El uso de la aplicación no es complicado. La dificultad más importante se puede encontrar en el procesamiento de la base de datos con paquetes estadísticos, momento en el que se requieren capacidades de cálculo y cálculo de datos más sofisticadas.
Del mismo modo, y desde la perspectiva de la mejora continua, se está trabajando para desarrollar una segunda fase del software, en la que se ofrecerá la posibilidad de implementar programas individualizados de estimulación temprana basados en la detección del área funcional más afectada o áreas de desarrollo que se generarán automáticamente. Estos programas incluirán los comportamientos a implementar en orden jerárquico de necesidad de adquisición, así como directrices específicas para la intervención, materiales necesarios, tiempo y espacio para la implementación, y la generalización de las actividades, y una plantilla de monitoreo y evaluación similar a la presentada en la fase de evaluación.
El uso de la herramienta presentada aquí y las mejoras propuestas además del trabajo de campo en instituciones que trabajan con niños con cierta afectación al desarrollo servirán al trabajo de los investigadores en este campo y también para uso programado de instituciones gubernamentales, ya que facilita tanto el registro como la interpretación de los resultados.
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Disclosures
Los autores declaran que no tienen intereses financieros competidores.
Acknowledgments
Queremos agradecer al Vicerrectorado de Investigación y Transferencia de Conocimiento de la Universidad de Burgos por hacer posible el desarrollo del software a través de la "VI Edición Prueba Concepto: Impulso a la valorización y comercialización de resultados de investigación". Asimismo, agradecemos el área de Programas Educativos de la Dirección Provincial de Educación y al Centro de Educación Especial "Fray Pedro Ponce de León", tanto en Burgos (España), como a las familias de los niños que aceptaron participar en este estudio piloto con previo consentimiento informado, sin cuya colaboración no habría sido posible el software (eEarlyCare). El vídeo fue editado por alberto Calvo Rodríguez técnico de TVUBU y la voz en off fue realizada por Caroline Martin, del Departamento de Filología Inglesa de la Universidad de Burgos.
Materials
| Name | Company | Catalog Number | Comments |
| eEarlyCare software | Authors and University of Burgos. Register number 00/2019/3855 | Computer application to implement SFA | |
| Scale for the measurement of functional abilities in 0-6 years old (SFA) | Authors and University of Burgos. Register number 00/2019/4253 | Scale for the measurement of functional abilities in 0-6 year olds |
References
- Sáiz, M. C. Intervención cognitiva en niños pequeños [Cognitive intervention in early children]. Intervención Temprana: Desarrollo óptimo de 0 a 6 años [Early Intervention: Optimal development from 0-to-6 years old]. Gómez, A., Viguer, P., Cantero, M. J. , Síntesis. Madrid, Spain. 117-133 (2003).
- Bluma, M. S., Shearer, M. S., Frohman, A. H., Hilliard, J. M. Portage Guide to Early Education (2nd Edition). , Cooperative Educational Service Agency. Wisconsin, United States. (1978).
- Josse, D. Escala de desarrollo psicomotor de la primera infancia Brunet-Lézine Revisado [Scale of psychomotor development of early childhood (Brunet-Lézine-Revised)]. Psymtéc. , Madrid, Spain. (1997).
- Newborg, J. Battelle Developmental Inventory, 2nd Edition: Examiner's manual. , Itasca, IL: Riverside, USA. (2005).
- Whitebread, D., Basilio, M. S. Emergencia y desarrollo temprano de la autorregulación en niños preescolares [The emergence and early development of self-regulation in preschool children]. Profesorado. Revista de Currículum y Formación del Profesorado. 16 (1), 1-20 (2012).
- Pérez, Y., Sáiz, M. C. Escala para la medición de habilidades funcionales en edades 0-6 años (EHFI) [Scale for the measurement of functional abilities in 0-to-6-year olds (SFA)]. Registration number 00/2019/4253. , (2018).
- Haley, S. M., Coster, W. J., Ludlow, L. H., Haltiwanger, J. T., Andrellos, P. J. The Pediatric Evaluation of Disability Inventory (PEDI) (2nd ed.). , Pearson Clinical Assessment. Washington, United States. (2012).
- Bronson, M. B. Self-regulation In Early Childhood. , The Guilford Press. NY, United States. (2000).
- Sáiz, M. C., Carbonero, M. A. Metacognitive Precursors: An Analysis in Children with Different Disabilities. Brain Science. 7 (10), 1-14 (2017).
- Sáiz, M. C., Marticorena, R., Arnaiz-González,, Díez-Pastor, J. F. eEarlyCare Computer application. , Burgos, Spain. Registration number 00/2019/3855 (2019).
- Chowdhury, K. Windows Presentation Foundation Development Cookbook. (1st Edition). , Packt Publishing. Birmingham. (2018).
- Nogal, F., Marticorena, R. UBUGrades 2.0. Doctoral Degree dissertation. , Universidad de Burgos. Burgos, Spain. (2018).
- Sáiz, M. C., Marticorena, R., Arnaiz-Gonzalez, Á, Díez-Pastor, J. F., Rodríguez-Arribas, S. Computer application for the registration and automation of the correction of a functional abilities detection scale in early care. Proceeding of INTED2019: 13th annual International Technology, Education and Development Conference. , IATED Academy. Valencia, Spain. 5322-5328 (2019).
- Hartson, R., Pyla, P. S. The UX book: Process and guidelines for ensuring a quality user experience. , Morgan Kaufmann. Amsterdam, Dutch. (2012).
- Bernal, R., Ramírez, S. M. Improving the quality of early childhood care at scale: The effects of "From Zero to Forever". World Development. 118, 91-105 (2019).
- American Psychiatric Association. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5). (5th Edition). , American Psychiatric Association. Arlington, VA, United States. (2013).
