Name: measuring the functional abilities of children aged 3-6 years old with observational methods and computer tools
Uploaded: 2020-06-20T12:30:00
Description: Watch this Scientific Journal Video about Measuring the Functional Abilities of Children Aged 3-6 Years Old with Observational Methods and Computer Tools at JoVE.com

Nous tenons à remercier le vice-rectorat pour la recherche et le transfert de connaissances de l’Université de Burgos pour avoir rendu possible le développement du logiciel par le biais de la « VI Edición Convocatoria Prueba Concepto: Impulso a la valorización y comercializacion de resultados de investigación » [VI Edition de l’Appel à la preuve du concept : Impulse à la valorisation et à la commercialisation des résultats de la recherche]. Nous remercions également la zone des programmes éducatifs de la Direction provinciale de l’éducation et au Centre d’éducation spéciale « fray Pedro Ponce de Leon », tant à Burgos (Espagne), que pour les familles des enfants qui ont accepté de participer à cette étude pilote avec un consentement préalable éclairé, sans laquelle le logiciel (eEarlyCare) n’aurait pas été possible. La vidéo a été éditée par Alberto Calvo Rodríguez TVUBU technicien et la voix off a été faite par Caroline Martin, du Département de philologie anglaise de l’Université de Burgos.

Ce protocole a été exécuté conformément aux règlements procéduraux du Comité bioéthique de l’Université de Burgos (Espagne). Avant leur participation, les élèves et leurs parents et, dans certains cas, les tuteurs juridiques avaient tous donné leur consentement éclairé et avaient été pleinement informés des objectifs de l’étude. Aucune compensation financière n’a été offerte pour leur participation.
1. Recrutement de participants
<ol><li>Recruter des enfants âgé...

<ol>
	<li>S&#225;iz, M. C., G&#243;mez, A., Viguer, P., Cantero, M. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Intervenci&#243;n+cognitiva+en+ni&#241;os+peque&#241;os+[Cognitive+intervention+in+early+children].">Intervenci&#243;n cognitiva en ni&#241;os peque&#241;os [Cognitive intervention in early children].</a> Intervenci&#243;n Temprana: Desarrollo &#243;ptimo de 0 a 6 a&#241;os [Early Intervention: Optimal development from 0-to-6 years old]. , 117-133 (2003).</li><li>Bluma, M. S., Shearer, M. S., Frohman, A. H., Hilliard, J. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Portage Guide to Early Education (2nd Edition). , (1978).</li><li>Josse, D. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Escala+de+desarrollo+psicomotor+de+la+primera+infancia+Brunet-L&#233;zine+Revisado+[Scale+of+psychomotor+development+of+early+childhood+(Brunet-L&#233;zine-Revised)].">Escala de desarrollo psicomotor de la primera infancia Brunet-L&#233;zine Revisado [Scale of psychomotor development of early childhood (Brunet-L&#233;zine-Revised)].</a> Psymt&#233;c. , (1997).</li><li>Newborg, J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Battelle Developmental Inventory, 2nd Edition: Examiner's manual. , (2005).</li><li>Whitebread, D., Basilio, M. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Emergencia+y+desarrollo+temprano+de+la+autorregulaci&#243;n+en+ni&#241;os+preescolares+[The+emergence+and+early+development+of+self-regulation+in+preschool+children].">Emergencia y desarrollo temprano de la autorregulaci&#243;n en ni&#241;os preescolares [The emergence and early development of self-regulation in preschool children].</a> Profesorado. Revista de Curr&#237;culum y Formaci&#243;n del Profesorado. 16 (1), 1-20 (2012).</li><li>P&#233;rez, Y., S&#225;iz, M. C. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Escala para la medici&#243;n de habilidades funcionales en edades 0-6 a&#241;os (EHFI) [Scale for the measurement of functional abilities in 0-to-6-year olds (SFA)]. Registration number 00/2019/4253. , (2018).</li><li>Haley, S. M., Coster, W. J., Ludlow, L. H., Haltiwanger, J. T., Andrellos, P. J. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The Pediatric Evaluation of Disability Inventory (PEDI) (2nd ed.). , (2012).</li><li>Bronson, M. B. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Self-regulation In Early Childhood. , (2000).</li><li>S&#225;iz, M. C., Carbonero, M. A. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Metacognitive+Precursors:+An+Analysis+in+Children+with+Different+Disabilities.">Metacognitive Precursors: An Analysis in Children with Different Disabilities.</a> Brain Science. 7 (10), 1-14 (2017).</li><li>S&#225;iz, M. C., Marticorena, R., Arnaiz-Gonz&#225;lez, J. F., D&#237;ez-Pastor, <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> eEarlyCare Computer application. , (2019).</li><li>Chowdhury, K. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Windows Presentation Foundation Development Cookbook. (1st Edition). , (2018).</li><li>Nogal, F., Marticorena, R. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> UBUGrades 2.0. Doctoral Degree dissertation. , (2018).</li><li>S&#225;iz, M. C., Marticorena, R., Arnaiz-Gonzalez, &. #. 1. 9. 3. ;., D&#237;ez-Pastor, J. F., Rodr&#237;guez-Arribas, S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Computer+application+for+the+registration+and+automation+of+the+correction+of+a+functional+abilities+detection+scale+in+early+care.">Computer application for the registration and automation of the correction of a functional abilities detection scale in early care.</a> Proceeding of INTED2019: 13th annual International Technology, Education and Development Conference. , 5322-5328 (2019).</li><li>Hartson, R., Pyla, P. S. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> The UX book: Process and guidelines for ensuring a quality user experience. , (2012).</li><li>Bernal, R., Ram&#237;rez, S. M. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=Improving+the+quality+of+early+childhood+care+at+scale:+The+effects+of+"From+Zero+to+Forever".">Improving the quality of early childhood care at scale: The effects of "From Zero to Forever".</a> World Development. 118, 91-105 (2019).</li><li>American Psychiatric Association. <a target="_blank" href="http://www.ncbi.nlm.nih.gov/entrez/query.fcgi?db=PubMed&cmd=Search&doptcmdl=Citation&defaultField=Title+Word&term=.">.</a> Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5). (5th Edition). , (2013).</li></ol>

Lors de l’utilisation du logiciel, il est recommandé que l’enseignant ou le thérapeute enregistre le développement des capacités fonctionnelles de chaque enfant sur au moins pendant deux séances. L’échelle contient 114 éléments, 11 zones fonctionnelles, qui sont divisés en 33 sous-areas fonctionnelles et l’évaluation devrait être le résultat de l’observation dans des contextes naturels. En outre, le logiciel permet aux professionnels des soins de première année d’enregistrer facilement les donn?...

Observation au plus jeune âge : quoi et comment observer
L’évaluation de la petite enfance dans des contextes familiaux ordinaires et à l’école est effectuée selon la méthode d’observation. Par conséquent, l’évaluateur doit adhérer à un processus d’observation précis, la clé d’un diagnostic précis et, par conséquent, à une formation réussie1. Il existe de nombreux inventaires de développement qui fournissent des lignes directrices pour l’évaluation : le Guide de portage2,l’échelle Brunet Lézine3et l’Inventaire de développement de Battelle4, entre autres. Ces outils sont basés sur des normes convenues au niveau international établies par la communauté scientifique dans le domaine du développement de l’évolution humaine. Bien que ces outils analysent les domaines du développement (psychomoteur, cognitif, communication et langage, et autonomie et socialisation), des études récentes5 ont proposé de nouveaux outils qui peuvent également analyser ces domaines. Ces études soulignent que la méthode d’observation de la naissance fournit des indices d’une immense utilité à l’intervention précoce et pour la détection précoce des pathologies. Cependant, les processus d’observation à ces âges sont complexes, car ils dépendent des observations comportementales enregistrées dans des contextes naturels, qui ne sont pas toujours faciles à réaliser.
Dans ce cadre, l’évaluation de l’acquisition de capacités fonctionnelles à un âge précoce est d’un grand intérêt pour les parents, les éducateurs et les thérapeutes. Toute évaluation de ce genre est pertinente pour les enfants qui ont été diagnostiqués ou qui risquent de développer un handicap. La détection précoce des troubles du développement est essentielle pour le diagnostic et l’intervention précoces. L’étude observationnelle dès la naissance fournira des indicateurs de cette détection précoce et de l’intervention5. Il existe actuellement divers outils (inventaires de développement, échelles, tests, etc.) pour mesurer le développement à ces âges. Les instruments qui peuvent actuellement être appliqués sont des inventaires de développement, dont certains sont normalisés. Cependant, certains de ces instruments peuvent nécessiter une connaissance des techniques psychométriques et les résultats ne sont pas automatiquement affichés à l’écran. Pour cette raison, il est important de développer d’autres outils qui sont plus faciles à utiliser et à interpréter.
   
Préparation de logiciels pour l’enregistrement et l’interprétation des données à partir des processus d’observation contextuelle à un âge précoce
Le développement de logiciels a donc été considéré comme pertinent, ce qui aiderait les observateurs (thérapeute, éducateur, etc.) à enregistrer et à interpréter les résultats de leurs observations. Ce protocole et logiciel, eEarlyCare, peuvent être utilisés à la fois dans les centres éducatifs qui travaillent avec les enfants handicapés et dans les centres d’intervention thérapeutique destinés à ce groupe. C’est pourquoi à partir de maintenant le terme " utilisateur " sera utilisé, qui comprend à la fois les étudiants et les patients, selon le lieu où l’intervention est effectuée. En particulier, un logiciel qui pourrait faciliter l’enregistrement et l’interprétation des données recueillies dans des contextes naturels à partir de l’observation des capacités fonctionnelles chez les enfants de 0 à 6 ans. Ce logiciel, eEarlyCare, est basé sur l’échelle des capacités fonctionnelles6 [Échelle pour la mesure des capacités fonctionnelles chez les enfants entre 0-6 ans] (SFA); cette échelle comprend la mesure de 11 domaines de développement (Autonomie alimentaire, Soins personnels et hygiène, Indépendamment et robe et déshabillage, contrôle du sphincter, mobilité fonctionnelle, communication et langage, jeu symbolique interactif, routines de vie quotidienne, comportement adaptatif). En outre, il a été à son tour, inspiré par le Portage Guide2, l’évaluation pédiatrique de l’inventaire des personnes handicapées (PEDI)7, et les travaux de Bronson8, ainsi que Whitebread et Basilio4 sur les compétences sociales à l’âge de 0-6 ans, l’échelle Brunet-Lézine3, inventaires de développement pour les enfants âgés de 0-67, et l’échelle d’évaluation des précurseurs9 aux compétences sociales. Cet outil est une application informatique qui est utilisée pour enregistrer les résultats de chaque évaluation utilisateur dans les suivis longitudinals (trimestriels, mensuels, annuels, etc.). Il s’agit d’un aspect référentiel pour le thérapeute en ce qui concerne l’intervention, et pour les autres professionnels qui travaillent avec des enfants dans la petite enfance avec des dysfonctionnements présumés. En outre, le logiciel10 peut produire automatiquement des comparaisons entre le développement des capacités fonctionnelles de différents utilisateurs, indépendamment du fait qu’ils soient au même centre d’intervention, facilitant ainsi la définition d’aspects communs pour le travail collaboratif.
En particulier, ce logiciel est basé sur les technologies traditionnelles (par exemple, Windows Presentation Foundation Development -WPF-11), une innovation technologique qui intègre des graphiques avancés pour produire des résultats graphiques précis12 et une expérience utilisateur positive de l’ordinateur. La qualité des graphiques améliore les visualisations et l’interactivité disponibles avec d’autres outils tels que les feuilles de calcul. L’application peut stocker les données localement sur des bases de données relationnelles et les télécharger sur le cloud à partager. En outre, l’architecture client-serveur classique est également prise en charge. Ces fonctionnalités facilitent l’enregistrement des données recueillies à partir des observations et le traitement des résultats pour la visualisation. En outre, une fois enregistré, il est très facile d’exporter les données. Cela permet d’utiliser les données dans des paquets statistiques puissants pour appliquer des techniques d’exploration de données, telles que l’apprentissage automatique supervisé (classification et/ou régression) et non supervisé (groupement).
Dans cette étude, les techniques de classification sont d’une utilité spécifique pour l’apprentissage personnalisé13. L’architecture peut être vue dans la figure 1 et la figure 2. Dans la figure 1, la fonctionnalité du stockage en nuage est utilisée comme garantie, en cas de problèmes de sécurité des données et de perte potentielle et de corruption de données lors de l’échange entre les applications. En outre, le logiciel peut également fonctionner dans une architecture réseau-serveur classique avec une base de données (Figure 2) avec tous les échanges de données qui ont lieu entre les clients (ce sont des concepts qui sont utilisés dans le domaine de l’informatique). Ces plates-formes fournissent des mécanismes d’authentification et un accès restreint, qui assurent la protection de la vie privée et des données, tout en facilitant l’interaction avec des applications entièrement développées. Le résultat final est une interface d’application qui est conçu14 pour les professionnels de la petite enfance, afin qu’ils puissent utiliser les techniques d’apprentissage analytique d’une manière simple et se référer à eux, afin de suivre le degré de développement de chaque étudiant dans chaque domaine d’évaluation de l’échelle15.
L’application offre également un profil général de chaque utilisateur dans chacune des zones fonctionnelles et des sous-zones (Tableau 1). Il produit également une comparaison entre tous les utilisateurs à n’importe quel centre. En bref, il produit une analyse personnalisée des besoins d’intervention des différents utilisateurs. En outre, il aide les professionnels des soins précoces avec leurs programmes d’intervention, car il peut signaler les zones dans lesquelles les utilisateurs pourraient ou non présenter des modèles de développement similaires. Tous ces résultats guident le type de programmes d’intervention qui peuvent être utilisés ensemble, plutôt que ceux qui doivent être conçus individuellement. Les données qui sont liées à cette interface sont les scores SFA des utilisateurs qui sont mesurés sur une échelle Likert de 1 à 5. Ces scores peuvent être comparés aux scores maximaux d’âge de développement liés à chaque dimension de sfa. Le logiciel peut également lier l’âge chronologique de chaque utilisateur à l’âge de développement de chaque dimension SFA; un aspect pertinent pour la détection des zones d’intervention parmi lesquelles donner la priorité aux zones de traitement.
<table border="1" fo:keep-together.within-page="1" fo:keep-with-next.within-page="always"><tbody>
<tr>
<td>Zone fonctionnelle</td>
			<td>Sous-zone fonctionnelle</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="2">1. Autonomie alimentaire</td>
			<td>1. Texture alimentaire</td>
		</tr>
<tr>
<td>2. Utilisation d’ustensiles</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="5">2. Soins personnels et hygiène</td>
			<td>3. Hygiène dentaire</td>
		</tr>
<tr>
<td>4. Coiffure</td>
		</tr>
<tr>
<td>5. Soins nasaux</td>
		</tr>
<tr>
<td>6. Lavage des mains</td>
		</tr>
<tr>
<td>7. Lavage du visage et du corps</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="2">3. S’habille et se déshabille indépendamment</td>
			<td>8. S’habiller et se déshabiller (taille vers le haut)</td>
		</tr>
<tr>
<td>S’habiller et se déshabiller (taille vers le bas)</td>
		</tr>
<tr>
<td>4. Contrôle du sphincter</td>
			<td>9. Contrôle du sphincter</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="8">5. Mobilité fonctionnelle</td>
			<td>10. Extrémité supérieure</td>
		</tr>
<tr>
<td>11. Transferts en WC</td>
		</tr>
<tr>
<td>12. Transferts sur une chaise</td>
		</tr>
<tr>
<td>13. Mobilité et transferts de lits</td>
		</tr>
<tr>
<td>14. Mobilité dans la baignoire</td>
		</tr>
<tr>
<td>15. Mobilité à l’intérieur</td>
		</tr>
<tr>
<td>16. Transport d’objets</td>
		</tr>
<tr>
<td>17. Mobilité extérieure</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="3">6. Communication et langue</td>
			<td>18. Compréhension des mots</td>
		</tr>
<tr>
<td>19. Comprendre les phrases</td>
		</tr>
<tr>
<td>20. Utilisation fonctionnelle de la communication</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="2">7. Résolution des tâches dans des contextes sociaux</td>
			<td>21. Résoudre les problèmes</td>
		</tr>
<tr>
<td>22. Informations sur vous-même</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="3">8. Jeu interactif et symbolique</td>
			<td>23. Jeu interactif</td>
		</tr>
<tr>
<td>24. Interaction avec le groupe de pairs</td>
		</tr>
<tr>
<td>25. Jouer avec des objets</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="2">9. Routines de la vie quotidienne</td>
			<td>26. Orientation à temps</td>
		</tr>
<tr>
<td>27. Devoirs</td>
		</tr>
<tr>
<td rowspan="5">10. Comportement adaptatif</td>
			<td>28. Comportement d’automutilation</td>
		</tr>
<tr>
<td>29. hétéroagressivité (nuire aux autres)</td>
		</tr>
<tr>
<td>30. Destruction d’objets</td>
		</tr>
<tr>
<td>31. Comportement perturbateur (pleurer, crier, rire sans raison)</td>
		</tr>
<tr>
<td>32. Stéréotypes</td>
		</tr>
<tr>
<td>11. Attention</td>
			<td>33. Attention</td>
		</tr>
</tbody></table>Tableau 1 : Liste des zones fonctionnelles et des sous-zones.
<img alt="Figure 1" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60247/60247fig01.jpg"> Figure 1 : Architecture de la proposition d’automatisation de la correction de la fonctionnalité scale du stockage en nuage. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60247/60247fig01large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
<img alt="Figure 2" class="xfigimg" src="/files/ftp_upload/60247/60247fig02.jpg"> Figure 2 : Architecture de la proposition d’automatisation de la correction du réseau classique de fonctionnalité scale. <a href="https://www.jove.com/files/ftp_upload/60247/60247fig02large.jpg" target="_blank">Veuillez cliquer ici pour voir une version plus grande de ce chiffre.</a>
Les thérapeutes et les professionnels de l’intervention peuvent utiliser ce protocole d’évaluation et la mise en œuvre du logiciel pour l’évaluation des capacités fonctionnelles et leur développement dans la petite enfance entre 0 et 6 ans de développement. Le logiciel peut être utilisé avec des enfants dans cette tranche d’âge, bien qu’il soit particulièrement utile pour les enfants avec le développement suspecté altéré des capacités fonctionnelles. Il est également particulièrement utile dans les centres d’éducation spéciale. La question de recherche est de savoir si, après avoir observé les capacités fonctionnelles des enfants, l’utilisation d’un outil informatique facilitera l’enregistrement et l’interprétation des résultats pour le thérapeute.

<table>
	<tbody>
		<tr>
			<td>eEarlyCare software</td>
			<td>Authors and University of Burgos. Register number 00/2019/3855</td>
			<td></td>
			<td>Computer application to implement SFA</td>
		</tr>
		<tr>
			<td>Scale for the measurement of functional abilities in 0-6 years old (SFA)</td>
			<td>Authors and University of Burgos. Register number 00/2019/4253</td>
			<td></td>
			<td>Scale for the measurement of functional abilities in 0-6 year olds</td>
		</tr>
	</tbody>
</table>

measuring the functional abilities of children aged 3-6 years old with observational methods and computer tools

L’analyse des capacités fonctionnelles et leur développement dans la petite enfance (0-6 ans) sont des aspects fondamentaux chez les jeunes enfants ayant certains types de difficultés de développement qui peuvent faciliter la prévention, grâce à des interventions programmées adaptées aux besoins de chaque utilisateur (étudiant ou patient). Toutefois, peu d’enquêtes à ce jour ont analysé l’utilisation d’outils automatisés pour l’enregistrement et l’interprétation des résultats de l’évaluation initiale. Ici, un protocole est présenté pour examiner les capacités fonctionnelles dans la petite enfance chez les jeunes enfants, âgés entre 3-6 ans, avec des déficiences intellectuelles, mais le protocole peut également être utilisé pour les âges 0 à 6 ans. Le protocole utilise une application informatique, eEarlyCare, qui facilite l’interprétation des résultats des observations systématiques, qui sont enregistrées dans des environnements naturels par des professionnels formés à l’intervention précoce. Le logiciel peut être utilisé pour analyser 11 domaines fonctionnels (autonomie alimentaire, soins personnels et hygiène, dressing et déshabillage indépendamment, contrôle du sphincter, mobilité fonctionnelle, communication et langage, routines de la vie quotidienne, comportement adaptatif et attention) et un total de 114 comportements différents. Son utilisation facilite l’analyse des capacités observées et aide grandement l’intervention précoce. Par rapport à d’autres méthodes d’observation, il permet une utilisation plus efficace des ressources personnelles et matérielles. L’utilisation de l’application informatique facilite l’enregistrement des résultats d’observation, ce qui aide à l’organisation et à la réflexion sur les observations. Le logiciel affiche les résultats d’observation à l’écran par rapport aux paramètres de développement normaux. Ces renseignements peuvent être renvoyés pour prendre des décisions au sujet du programme d’intervention le plus approprié pour chaque utilisateur (étudiant ou patient). De même, des techniques de regroupement sont appliquées pour analyser la relation entre le type de déficience intellectuelle et le développement fonctionnel identifié au logiciel, une relation qui est destinée à servir de guide pour l’intervention professionnelle de soins précoces.

La présente étude a recruté 11 participants ayant des diagnostics confirmés [à la fois modérés (quotient de développement = DQ 40-65) et graves (DQ 39-60) déficiences intellectuelles]. Le protocole a été testé dans le le cas d’un projet pilote sur une distance de 20 mois dans un centre d’éducation spécialisée. Tous les diagnostics de cette étude avaient été confirmés par une équipe multidisciplinaire conformément au DSM-5, à l’aide de l’échelle Brunet Lézine, car le degré d’affectation ...

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Measuring the Functional Abilities of Children Aged 3-6 Years Old with Observational Methods and Computer Tools

Nous présentons un protocole pour utiliser un outil de calcul pour enregistrer et analyser les capacités fonctionnelles des enfants âgés de 3-6 ans. Le protocole facilite la comparaison de ces capacités tout au long de leur développement et peut être utilisé pour évaluer les difficultés de développement.

Mesurer les capacités fonctionnelles des enfants âgés de 3 à 6 ans avec des méthodes d’observation et des outils informatiques

The analysis of functional abilities and their development in early childhood (0-6 years old) are fundamental aspects among young children with certain ...

Ces protocoles respectaient les règlements procéduraux du Comité bioéthique de l’université de Burgos Espagne avant leur participation, tant les étudiants que leurs parents, dans certains cas, les tuteurs juridiques avaient tous donné leur consentement éclairé et j’avais été pleinement mis au courant des objectifs de l’étude. Aucune compensation financière n’a été offerte pour leur participation. Le protocole analyser l’utilisation du logiciel pour l’enregistrement et l’interprétation des résultats dans une échelle pour la mesure des capacités fonctionnelles, Dans 30 à 60 ménages.Ces échelles analysent les capacités fonctionnelles, qui sont distribuées dans 11 domaines. Le serveur permet l’interprétation d’enregistrement du développement fonctionnel des utilisateurs comparant le développement évolutif dans chaque capacité. Il est mesuré dans une échelle plus légère de un à cinq, de rien à tout.Cet outil facilite la détection des problèmes dans l’élaboration de guides de compétences fonctionnelles dans la mise en œuvre de programmes de formation, et facilite à son tour la surveillance de l’utilisateur au sein de ces programmes. Avant d’utiliser ce serveur, les thérapies des enseignants ne peuvent pas servir différentes capacités dans un contexte médicamentant. En outre, il peut comparer ces résultats avec l’information des parents, le recrutement des participants.Recruter des enfants âgés de zéro à six ans ayant des antécédents de besoins éducatifs spéciaux liés à l’altération dans le domaine du développement moteur, de l’autonomie cognitive, personnelle et de la socialisation, et ayant des déficiences intellectuelles modérées à graves. Au total, 11 participants, sept garçons et quatre filles ont été recrutés pour la présente étude. Inclure les enfants qui présentent un diagnostic confirmé de déficience intellectuelle modérée ou grave conformément au manuel diagnostique et statistique des troubles mentaux et qui fréquentent un centre d’éducation spéciale pour leur scolarité.Le diagnostic devrait, dans chaque cas, avoir été confirmé par un neurologue pédiatrique à l’hôpital ou un psychologue au nom d’une équipe multidisciplinaire conformément au DSM-5. Idéalement, il devrait y avoir pas moins de 15 participants. Exclure les enfants ayant un développement normal dans les domaines fonctionnels, la cognitivo-cognitive motrice, l’autonomie personnelle et le développement de la socialisation et les enfants ayant une limitation du fonctionnement intellectuel.Collecte de données. Recueillir des données sur le développement des enfants dans différents domaines fonctionnels, l’autonomie alimentaire, les soins personnels et l’hygiène, l’habillage et le déshabillage indépendamment, le contrôle du sphincter, la mobilité fonctionnelle, la communication et le langage, la routine de la vie quotidienne, le comportement adapté et l’attention. Pour l’observation en utilisant l’échelle pour la mesure des capacités fonctionnelles chez les enfants entre zéro à six ans et effectuer l’observation de deo dans un contexte naturel.Par exemple, les milieux scolaires. Enregistrez l’observation tout au long de la semaine dans différents environnements naturels qui reflètent la vie quotidienne des étudiants du centre. Par exemple, en jouant, et cetera.laissez l’enseignant et le thérapeute qui fréquentent directement l’enfant à l’établissement d’enseignement, enregistrez les observations et mettez ensuite les résultats dans le logiciel. Procédures d’expérimentation. Affecter un élève à un enseignant dans le logiciel.Cette étape est exceptionnellement effectuée par le directeur de l’étude, qui est généralement le coordonnateur du programme. Connectez-vous au logiciel avec un nom d’utilisateur et un mot de passe et sélectionnez la langue, en anglais ou en espagnol. Entrez les informations relatives aux données des étudiants à partir de l’aide du registre par le directeur du centre.Remplissez le champ suivant pour chaque élève. Nom, nom monsieur, code, sexe, date de naissance, âge du développement, diagnostic primaire, diagnostic secondaire le cas échéant et observation pertinente à la médiation, aux données, aux allergies et à d’autres informations ou intérêts pour la gestion du centre. Entrez les informations relatives à l’enseignant ou au thérapeute à partir des dossiers détenus au centre.Assigner les enseignants à un groupe avec un enseignant ou un thérapeute en cliquant sur la salle de classe, puis aller à la colonne Élèves, puis choisir l’élève à affecter à la salle de classe, puis cliquez sur les enseignants et sélectionnez un Allouer chaque groupe d’élèves et leur enseignant ou thérapeute à une salle de classe en cliquant sur les dates d’entrée des enseignants, nom, nom, nom de famille, code d’identification , le courrier, le mot de passe et l’observation. Ensuite, cliquez sur accepter directeur peut alors déléguer la responsabilité des évaluations des élèves à chaque enseignant. Le directeur peut consulter les évaluations que l’enseignant entrera dans le logiciel à tout moment tout au long de l’année scolaire.Utilisation du logiciel par l’enseignant. L’enseignant ou le thérapeute effectuant l’évaluation peut alors choisir une année scolaire, ou un terme. L’échelle offre la possibilité de sélectionner différentes zones fonctionnelles pour chaque terme, de se connecter au logiciel avec un nom d’utilisateur et un mot de passe que le directeur peut précédemment attribuer.Entrez le résultat des évaluations effectuées en milieu naturel pour chaque participant affecté à une salle de classe. Choisissez un étudiant dans le logiciel en cliquant sur son nom, puis commencer l’évaluation d’une zone fonctionnelle différente. Effectuez l’analyse comparative entre le développement de chaque utilisateur et le développement attendu à cet âge chronologique.Faites ceci en suivant les étapes. Une fois que les données sont enregistrées, sélectionnez l’évaluation de la colonne en cliquant à droite sélectionnez l’année, puis le trimestre sélectionne les élèves de la colonne et sélectionnez les élèves de la classe dont vous souhaitez faire l’évaluation. Sélectionnez ensuite les zones de colonne, en cliquant sur la zone et la sous-zone qui doivent être évaluées.Cliquez ensuite sur l’onglet maximum. Il obtient le développement des élèves et la comparaison dans le développement prévu pour leur âge Comparer les différentes zones fonctionnelles de chaque utilisateur de la salle de classe Une analyse des zones fonctionnelles de chaque utilisateur peut être effectuée avec le logiciel. Exportation de données à partir du logiciel.Sélectionnez les données utilisateur et les zones fonctionnelles, puis exportez la base de données. Sélectionnez la colonne Excel, puis obtenez la base de données, puis exportez la base de données dans le programme de statistiques ou la bibliothèque de votre choix. Importez les données dans des paquets statistiques et des bibliothèques tels que SPSS, Weaker, Python, et cetera, et effectuez des analyses de regroupement.Ici, l’analyse avec SPSS est détaillée comme ci-dessous. Le regroupement ou l’analyse de cluster dans une technique d’apprentissage automatique non supervisée N en K signifie qu’il s’agit d’une méthode de regroupement, qui vise à diviser un ensemble d’observation N en groupes K dans lesquels l’observation N appartient à un groupe ayant une valeur moyenne plus proche. Dans cette expérience K signifie clustering a été utilisé pour vérifier les grappes d’enfants et leur développement fonctionnel mesuré avec SFA Sélectionnez l’option analyser, puis classer suivi par l’option.K signifie cluster dans le paquet statistique. Sélectionnez les onglets croisés sous des statistiques descriptives, puis les deux variables suivantes. Sélectionnez l’option statistiques descriptives, puis sélectionnez les onglets croisés, puis l’option coefficient Cohen Kappa.Utilisez une feuille de calcul pour générer le chat d’araignée et des graphiques à barres spécifiques pour les groupes d’enfants ayant des déficiences intellectuelles modérées et graves. Résultats. Dans cette étude, nous présentons un exemple d’analyse de données avec le protocole d’observation, couplé avec l’utilisation de l’application logicielle. Nous effectuons d’abord une analyse en grappe afin de vérifier si le diagnostic des déficiences intellectuelles moyennes et graves des enfants ayant des besoins éducatifs spéciaux correspondait à leur développement réel.En utilisant la méthode K means, nous avons trouvé deux groupes d’appartenance à l’un ou l’autre groupe. Les grappes 1 et 2 ont intégré respectivement 55 % et 45 % de l’échantillon. Une table transversale a ensuite été générée pour étudier la relation entre le groupe d’appartenance et le degré variable de groupe d’incapacité.Il a été constaté que tous les sujets regroupés en première grappe appartiennent à un groupe A, à des déficiences intellectuelles modérées et au groupe deux, y compris tous les élèves appartenant à un groupe B, de graves déficiences intellectuelles. et il n’y en avait qu’un avec des déficiences intellectuelles modérées. Voir le tableau trois, A Cohen Kappa coefficient 820, p=006 a été obtenu.La progression de cette analyse de l’étude peut être effectuée des capacités du participant dans chaque groupe fonctionnel, incapacité modérée par rapport à l’invalidité grave. Le diagramme d’araignée et les graphiques spécifiques de barre ont été utilisés à cette fin. Conclusions. Le serveur améliore l’étude du trouble vasculaire austro dans les environnements naturels, parce que si un enregistrement de la loi sur la professation des données ou de remplir le thérapeute tissulaire et d’analyser pratiquement en temps réel.aussi le logiciel facilite l’exportation de données du centre sur la salle de classe pour déposer dans excel un format spécifique, cesser de fumer faciliter l’insertion dans une page statique Qui est possible d’effectuer d’autres analyses plus complexes, telles que l’analyse de cluster différents des moyens avec des études paramiques ou non paramic Analyser la fiabilité du serveur pour cet échantillon, etc.

Research

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