Léčba Pasivní struktury deficitů znalostí u dětí školního věku s vývojovou jazykovou poruchou (DLDTreatment)

Cíle

Pro později rozvíjející se jazykové dovednosti, včetně těch, které se týkají složitých formulářů věty, existuje nejen jen velmi málo studií léčby, ale velikosti efektů pro několik, které existují, jsou docela skromné. Vyšetřovatelé navrhují, aby výsledky neočekávané léčby mohly být přičítány dvěma otázkám: 1) spoléhání se na metody léčby, které byly vyvinuty především pro předškoláky a které leží na explicitnějším konci implicitně explicitního kontinua léčby a 2) ošetření, které ignorují mapování sémantických rolí hlavním jmenům, které agent-patikální vztah. Vyšetřovatelé předpokládají, že explicitní metody léčby, při kterých se děti učí vědomě aplikovat jednoduché pravidlo sémantického mapování, povedou k silnému výkonu v ošetření, ale za cenu budování implicitních mentálních reprezentací sémantického-syntaktického mapování nezbytného pro automaticky a nevědomé aplikaci těchto znalostí na netrénované lingvistické kontexty. Vyšetřovatelé tuto zastřešující hypotézu otestují pomocí implicitních a explicitních metod intervence ve dvou léčebných studiích. Dvě randomizované klinické studie, jedna zaměřující se na relativní věty předmětu a další zaměřené na pasivní věty, otestují stupeň, v jakém výsledky pro implicitní a explicitní terapeutické přístupy se replikují v různých syntaktických strukturách. Důležité je, že vyšetřovatelé budou mít kritické aspekty léčby (např. Počet dávky, trvání relace a rozestupy) a parametry stimulu konstantní napříč metodami léčby k izolaci účinků na rozdíly v metodě léčby. Konečně, klinický význam dříve modelovaného vztahu mezi komplexním porozuměním větou a pamětí v souvislosti s výsledky léčby, které se zaměřují na tyto typy vět. Dva zastřešující cíle jsou:

Cíl 1. K určení, zda explicitní a implicitní léčba zlepší složité znalosti a použití u 8 až 11letých dětí s DLD.

Hypotéza 1A. Obě ošetření budou lepší než žádná léčba. Hypotéza 1b. Děti, které dostávají explicitní léčbu, budou dobře fungovat na míře proximálního výsledku, které je strukturováno podobně jako explicitní formát léčby, ale relativně špatně na distálních výsledcích měření jazykových znalostí, která vyžadují silnou mentální reprezentaci syntaktické formy. Děti, které dostávají implicitní léčbu, budou vykazovat opačný vzorec výsledků.

Hypotéza 1c. Posun mentální reprezentace pro syntaktickou šablonu ovlivní schopnost dětí zobecnit vyškolenou větu v narativním kontextu. Hypotéza 1d. Věk dítěte, SES a celková závažnost jazyka, ale nikoli pohlaví, ovlivní výsledky.

Cíl 2. Poskytovat důležitý experimentální test kauzálních složek navrhovaného modelu mediátoru porozumění věty.

Hypotéza 2A. Stupeň úspěchu v léčbě předpovídá schopnost bzuknout slovy v ustanoveních.

Hypotéza 2b. Pracovní paměť zprostředkovává účinek léčby na znalosti a použití výsledků kontroly pro porozumění slovní zásobě a předběžnou léčbu.

Metoda podstatou tohoto projektu klinických studií je porovnat relativní účinnost dvou ošetření za účelem zlepšení syntaktické znalosti pasivní struktury dětí s DLD. Děti obdrží jednu ze dvou ošetření (implicitní, explicitní) ke zlepšení znalostí. Děti budou náhodně přiřazeny buď k implicitnímu stavu léčby nebo explicitnímu stavu léčby a buď k okamžité léčbě nebo zpožděné léčbě. Děti dokončí čtyři výsledná opatření (viz níže) před léčbou a dvakrát po léčbě okamžitě a o pět týdnů později. Účastníci. Do této pasivní věty bude zapsáno celkem 150 dětí ve věku 8; 0 - 11; 11 s DLD. Děti pocházejí z veřejných, soukromých a charterových škol v Aténách Ohio, Cache County Utah, Tucson Arizona a Morgantown, Západní Virginie. Všechny děti prokáží poškození jazyka, ale normální rozsah neverbální IQ, jakož i sluchové a vidění nebo opravené vidění; Musí to být také rodilí mluvčí angličtiny. Před standardizovaným testováním jazyka dokončí děti úkol porozumění větám a úkol rozbití věty, aby určili, zda účastníci vykazují deficit znalosti pasivní struktury zaměřené na léčbu. Účastníci musí provést <50% správné na jednom nebo obou kontrolních opatřeních, aby se přesunuli na formální testování jazyka. Kritéria pro inkluzivní i vylučování se objevují jinde.

Měření výsledku. Pět výsledkových opatření bude podáno před zahájením zásahu. Stejná opatření budou znovu přijata před zahájením léčby u dětí přiřazených ke skupině zpožděné léčby. Opatření budou také podávána dvakrát po ošetření, okamžitě a o 5 týdnů později.

Ošetření. Existují 2 ošetření, implicitní a explicitní. Děti obdrží jen jednu z ošetření. Během obou ošetření budou použity stejné obrázky a věty, které byly připraveny pro léčbu pasivní struktury, byly přeměněny do relativních předmětů objektu, čímž vytvářejí věty napříč dvěma ošetřeními, které obsahují stejná slova. Stejný počet expozic bude doručen dětem v každé léčbě. Každé ošetření zahrnuje 20 tréninkových sezení (20 tréninkových položek na relaci) doručeno po dobu 10 týdnů. Výsledkem je, že obě ošetření poskytne expozici s vysokou hustotou (n = 800) cílenému vzoru věty. Implicitní léčba. Implicitní léčba je zcela nová aplikace technik konverzačního přepracování pro komplexní syntaxi. Přepracování bylo úspěšné pro léčbu morfologických deficitů. Metoda byla také úspěšně použita ke zvýšení produkce relativních klauzulí, což poskytuje důkaz o konceptu pro tento přístup. Tento přístup používá modelování klinického lékaře (tj. Syntaktické prvotřídní) prostřednictvím zaměřeného přepracování. Zaměřené přepracování zahrnuje vyvolání dětských výroků, které zavázají použití cílové gramatické formy, po kterém okamžitě následuje model lékaře, který opravuje všechny nesprávné prvky. Přepracování může také sledovat správné dětské výroky, což potvrzuje jejich gramatičnost. Přepracování nezahrnuje jinou explicitní výuku ani zpětnou vazbu než přepracování. V každém pokusu vidí děti počáteční obrázek a ~ 2s později slyší klinickou větu. Dále je představen druhý obrázek a poté ~ 2s později zkoušející říká: „Nyní mi řeknete o [podstatném jménu] (pacient).“ Výzva zaměřuje pozornost dítěte na pacienta, aby je zavázal, aby jej vytvořil jako první frázi substantiva. Po pokusu o dítě následuje přepracování lékaře. Přepracování slouží jako důležitá druhá expozice cílové struktuře, kterou se dítě učí. Explicitní léčba. V přístupech k explicitnímu výuce intervenčních přístupů jsou děti poskytovány vysvětlením pravidel, která řídí jazykovou strukturu (např. „Když jsou dva z něčeho, je na konci slova uvedeno [S] na konci slova („ jedna kniha, dvě knihy. “), Použijte explicitní zpětnou vazbu po odpovědích na děti a často používejte formáty podobné vrtákům. Lékaři mají tendenci selhat k ošetření, které spadají na explicitním konci implicitně explicitního kontinua, zejména u dětí školního věku. Děti jsou proto požádány, aby si pamatovaly pravidla, která upravují používání jazyka, a aplikují je v léčbě, spíše než implicitně budování mentálních reprezentací před opakovanými expozicemi, jak se používá při implicitních přístupech. V navrhovaném explicitním přístupu vyšetřovatelé opakovaně poskytují jednoduché pravidlo, prezentované auditorně, které představuje sémantické mapování agenta a pacienta/příjemce jejich příslušným substantivům. Obrázky se používají k zajištění sémantického kontextu pro větu, což je faktor, který při jiných ošetření chybí. Tento přístup spojuje větu spíše k významu než k tvarům a ikonám. Stejně jako jiná explicitní léčba budou vyšetřovatelé výslovně učit pravidlo, že mapuje sémantické role syntaktickým prvkům (substantiv) a děti si musí pamatovat a aplikovat pravidlo mapování.

Věrnost a spolehlivost správy úkolů. Všichni personál projektu na každém místě výkonu byl (a bude i nadále) vyškolen na věrnou správu všech opatření (standardizované vstupní testy, opatření screeningu, výsledná opatření, léčba). Školení videí o správě a skóre všech opatření byly připraveny a prohlíženy všemi zaměstnanci, kteří budou s dětmi pracovat. Kromě toho bylo provedeno falešné podávání a bodování všech opatření se všemi personálem na každém místě. Kromě toho se stejná tréninková videa a cvičení budou opakovat třikrát ročně, aby byla zajištěna vysoká věrnost a spolehlivost napříč všemi zaměstnanci. Spolehlivost věrnosti a hodnocení protokolu pro správu úkolů bude hodnocena pro všechna opatření pro screening a výsledky pro všechny účastníky. To zahrnuje nezávislého pozorovatele, který sleduje zkoušejícího spravujícího různá opatření naživo nebo z videa sezení, aby zajistil, že zkoušející podává každé opatření přesně tak, jak bylo předepsáno v listu protokolu. Veškeré odchylky od protokolu budou zaznamenány ve formě věrnosti. Bude vypočítána procento hodnoty pro „podstatné odchylky“ a „ne-substantivní odchylky“ (např. Menší změna nebo sčítání slov). Pokud jsou hmotné odchylky> 10%, zkoušející podstoupí další školení pro správu úkolů. Podobně bude spolehlivost bodování každé opatření vypočtena nezávislým pozorovatelem. Pokud je spolehlivost bodování zkoušejících <90%, podstoupí další školení pro hodnocení úkolů. Věrnost správy léčby bude také hodnocena na 25% všech školení účastníků. Spolehlivost zkoušejících v hodnocení všech odpovědí účastníků bude také hodnocena během 25% relací. Zkoušející, kteří vykazují věrnost správy obsahující větší než 10% odchylku a/nebo spolehlivost, podstoupí další školení pro správu a bodování ošetření. Je třeba poznamenat, že zkoušející provádějící léčbu se budou lišit od zkoušejících, kteří podávají standardizovaná a výsledková opatření. Poskytovatelé léčby a „hodnotitelé“ budou navíc slepí vůči sobě navzájem, tj. Hodnotitelé budou slepí vůči výsledkům léčby a poskytovatelé léčby budou slepí vůči výkonnosti účastníků při výsledkových opatřeních.

Spolehlivost zadávání dat na stránkách. Byl vytvořen hlavní list XCEL pro použití na všech výkonu zaměřených na spolehlivé zadání všech údajů účastníků v naší databázi Master Access obsahující standardizované/ screeningové skóre všech účastníků, skóre výsledků a skóre pro veškerou výkon léčby v relaci. Xcel pro každý web obsahuje sloupce pro vstup do projektového personálu, opatření, hodnoty spolehlivosti pro každou úlohu, datum, kdy bylo každé skóre pro každé opatření zadáno do přístupu, a datum, kdy je zadávání dat ověřeno. Veškeré vstup do přístupu do přístupu budou dokončeny dvěma zaměstnanci současně. Zpočátku jedna osoba přečte každé skóre a druhá vstupuje do skóre. Tento krok se opakuje dvakrát, aby se zajistilo, že všechna skóre bude správně zadána.

Vědecká data: Skladování, sdílení, kódy, přístup a správa. DATA RAW De-Identified Interview Data, standardizovaná data a experimentální data budou uložena v boxových souborech, které jsou během sběru dat omezeny na web PI a personálu klíčových stránek. Na závěr studie budou údaje zachovány v úložišti OSF, aby se sdílení údajů ověřovala a replikovala zjištění výzkumu popsaná v cílech. Po nahrání budou data uložena na jejich cloudové platformě a budou sdílena s kýmkoli, kdo se zaregistruje s webem, který poskytuje funkci vyhledávání bezplatného textu. Úložiště Open Science Framework bude zahrnovat podrobnou uživatelskou příručku, kódovou knihu s univariační statistikou pro každou proměnnou a metadata na úrovni studia. Každá proměnná v kódové knize bude zahrnovat název proměnné, stručný popis položky, štítky s proměnnou, hodnotové štítky a standardní kódy pro chybějící hodnoty. Dokumentace ve formě .pdf Dokumenty budou obsahovat popis každé úkoly a pokyny pro úlohy. Úplné protokoly nebudou poskytovány, protože obsahují proprietární informace, které mohou být použity při vývoji standardizovaného testu. Klinická a experimentální data budou analyzována pomocí vlastního kódu R napsaného pomocí balíčků volně dostupných na CRAN. Plně průhledné a reprodukovatelné skripty budou k dispozici v .rmd a .pdf formáty. Plně organizovaný (obsah paginované tabulky) a anotovaný výstup budou k dispozici v .pdf formát. Sarah Schwartz na Utah State University v koordinaci s profesionálním personálem na každém místě, pracující pod vedením tří PI - James Montgomery, Ronald Gillam a Elena Plante. Kromě toho Sponzorované programy na Utah State University navíc vytvořila systém dodržování předpisů pro správu dat a sdílení plánu v rámci svého procesu pro předložení výroční zprávy o pokroku.

Přiřazení podmínek léčby a návrhu studie. Tato studie se zaměří na strukturu pasivní věty. Pro každý typ léčby (okamžité, zpožděné) budou existovat dva široké typy léčby (explicitní, implicitní) se dvěma úrovněmi přiřazení léčby (okamžité, zpožděné). Obecně se explicitní vs. implicitní podmínky testují relativní účinnost každého typu léčby. K vyloučení maturačních faktorů jako důvodu změny bude použita explicitní podmínka zpožděného nástupu. Každý ošetřující lékař bude léčit děti ve všech čtyřech podmínkách, aby účinky klinického lékaře byly udržovány konstantní v podmínkách. K přiřazení dětí k podmínkám léčby bude použit stratifikovaný postup náhodného vzorkování. Děti budou stratifikovány do 2 věkových pásů (8-9, 10-11) s muži a ženskými subdivizemi. Jakmile se děti zapisují do studie, budou rozděleny do 1 ze 4 vrstev a poté náhodně přiřazeny do vrstvy k bezprostřednímu implicitnímu, okamžitému explicitnímu, zpožděnému implicitnímu nebo zpožděnému explicitnímu stavu léčby (pravděpodobnost = 0,33, .33, .17, .17) Použití randomizace založené na pravděpodobnosti (R balíček „RandomISR“). To nám umožní kontrolovat věk a pohlaví jako biologické proměnné. Náhodné přiřazení je zlatým standardem pro kontrolu dalších neznámých faktorů, které mohou ovlivnit výsledky léčby.

Statistická síla. Pro každou studii přináší vzorek 100 účastníků 80% síly pro účinek léčby (mezi interakcí subjektů) v 2x3 mixové s 0,05 úroveň významnosti, pro relativně malou velikost efektu F = 0,13 (GPower 3.1, [149]). Složitější analýza výkonu MLM byla provedena s GlimMSE 3.0 a aplikuje „Hotelling-Lawley Trace“ pro dvě skupinové multivariační test průměrných rozdílů. Vzorek 100 účastníků (16 kliniků s každým asi 6 účastníky) poskytuje 80% sílu pro stejnou hypotézu za předpokladu, že intraclass-korelace (ICC) pro účastníky v klinickém lékaři je 0,10 a rozdíl v obou skupinách je 0,75 standardních odchylek zpočátku a udržován při sledování. Tyto hodnoty jsou konzervativní a odrážejí relativně minimální účinky na ICC a skupinové rozdíly. Okamžitá analýza vs. zpožděná léčba (3x2 Mixanova) stanoví, že 80% energie bude dosaženo pro vzorek 100 účastníků pro podobně malou velikost účinku F = 0,16. Nakonec vyšetřovatelé plánovali na 150 dětí na studii, aby chránili před nejistotou, která je spojena s odhady moci a přiměřeně napájí modely strukturální rovnice. Bylo dodržováno Kleinovo doporučení pro minimálně 10 účastníků na cestu v modelu strukturální rovnice. Model zahrnuje 9 cest (podrobně pod plánem analýzy níže) pro minimálně 90 subjektů. 150 účastníků proto překročí tuto minimální doporučenou úroveň a přidá k odhadům stabilitu.

Analýzy dat plánují účinky léčby. Účinek léčby vs. období „bez léčby“ podmínky opožděného léčby bude hodnoceno pomocí 3x2x2 smíšené analýzy rozptylu rozptylu (Mixanova). Tato analýza bude používat 3 skupiny (implicitní léčba, explicitní léčba, zpožděná léčba, n = 50 na skupinu) a 2 opakovaná pozorování na proximálních a distálních výsledkových opatřeních (úkol agenta-pacient, úkol priming). Pro ty, kteří jsou randomizováni pro okamžité ošetření (implicitní nebo explicitní), budou použita pozorování před léčbou a po ošetření. Pro ty, kteří jsou randomizováni pro zpožděnou léčbu, budou použita počáteční a předběžná léčba, která bude pokrývat období, během kterého účastníci nedostávají žádnou léčbu. Tato analýza určí, zda jedno nebo obě léčby přesahují přirozené zrání v 10-týdenním časovém rámci pro řešení hypotézy 1A. Významný účinek typu věty by naznačoval, že účinky léčby jsou specifické pro strukturu věty zaměřené na léčbu. Pro řešení problému, zda implicitní a explicitní léčba způsobují rozdílné účinky na vyškolené položky z proximálních a distálních jazykových výsledků opatření (hypotéza 1B), vyšetřovatelé kombinují děti v bezprostředních a zpožděných léčebných skupinách v implicitních a explicitních podmínkách léčby (n = 75 na podmínku léčby). Pro dvě opatření (uvnitř subjektu: v rámci subjektu: v rámci subjektu: mezi dvěma typy léčby (mezi subjektem: implicitní a explicitní ošetření) budou použita tři opakovaná pozorování (v rámci subjektu: před léčbou, po ošetření a následné sledování). Analýza smíšené návrhu 3x2x2 rozptylu (Mixanova) testuje, zda typ léčby ovlivňuje růst v každé závislé proměnné. Následné kontrasty umožní srovnání typu léčby bezprostředně po léčbě (po ošetření), jakož i pokud jsou zisky zachovány (sledování). Podpora hypotézy 1B by se skládala z interakčního účinku, který sestává z lepšího výkonu na úkol agenta-pacient pro děti v explicitním stavu a lepšího výkonu na úkol primingu pro děti v implicitním stavu. Paralelní mixanovy budou prováděny pomocí skóre z narativního porozumění a úlohy rettelů jako závislých opatření (n = 75 na podmínku ošetření). Tato analýza se bude zabývat výsledky léčby pomocí úkolu translačního jazyka, která odráží jak běžnou dovednost v dětství, tak i s relevancí kurikula. Podpora hypotézy 1C by se skládala z významného hlavního účinku, ve kterém děti v implicitním stavu vyrábějí děti v explicitním stavu po ošetření. Pro další prozkoumání role pracovní paměti a kontrolu charakteristik dětí (věk, rasa, sex, ses, SES, celkový jazyk (skóre na zásobníky)) a dodávání léčby (Zoom vs. osobní), víceúrovňové modelování (MLM), známé také jako hierarchické lineární modelování (HLM), budou využívány jako následné směsice popsané výše. Model MLM je schopen rozšířit Mixanovu tak, aby navíc začlenila kontinuální moderátory a kovariáty, jakož i kontrolu pro další nedostatek nezávislosti mezi účastníky v důsledku hnízda v kliniku. Na rozdíl od Mixanova zahrnuje MLM všechna shromážděná data od účastníků, kteří mohou postrádat všechna pozorování (neúplné případy kvůli opotřebení) a uvolňuje spoléhání se na přísné předpoklady ANOVA homogenity rozptylu a sféricity, z nichž jsou pravděpodobně porušeny. Formálně bude MLM zahrnovat fixní účinky interakce mezi faktory mezi a uvnitř subjektů a kovariáty, jakož i náhodné zachycení jak pro účastníka, tak pro lékaře. Samostatné MLM budou spuštěny pro explicitní a implicitní podmínky léčby (n = 75 na model). Zjištění významného moderujícího účinku pro pracovní paměť nebo věk, rasu, sex a SES by podporovaly hypotézu 1d týkající se věku a SES. Na základě předchozího výzkumu léčby vyšetřovatelů se neočekává účinek na metodu léčby.

Teoretické otázky. Vstupní kousky je zásadní pro porozumění větám, což je myšlenka, že vyšetřovatelé předložili na základě výsledků předchozího modelu porozumění věty zprostředkovaným pamětí. Z tohoto důvodu vyšetřovatelé očekávají, že mávání vět do ustanovení by mělo souviset s výkonem při měření výsledků léčby (hypotéza 2A). Vyšetřovatelé tuto predikci otestují pomocí lineární regrese pomocí proximálních a distálních výsledků měření pro věty skóre bzučení. Pro každou podmínku léčby budou spuštěny samostatné modely (n = 75 na ošetření). Vyšetřovatelé také předpokládají, že pracovní paměť zprostředkovává účinek intervence (x) na výsledek studenta (Y) (hypotéza 2b). Vyšetřovatelé to otestují pomocí modelování strukturální rovnice, se samostatnými modely pro každé podmínky léčby, aby umožnily možnost, že pro obě ošetření se používají různé strategie učení (n = 75 na model). Cesta od x do M (Time2) bude označena a. Cesta od M do Y bude označena b. Nepřímý účinek od x do y přes m (Time2) bude produktem A a B (a*b). Po Muthen et al., Vyšetřovatelé plánují zahrnout pracovní paměť (M (Time1)), slovní zásobu Know Ledge (C1time1) a syntaktické porozumění (C2Time1) jako kontrolní proměnné v modelu. Nepřímý účinek, který se statisticky liší od 0, naznačuje, že M zprostředkovává účinek x na y. Pokud nepřímý účinek zcela odpovídá přímému účinku od x do y, pak m plně zprostředkovává vztah x a y. Při úplném zprostředkování produkt A a B zcela vytlačí cestu C. Vyšetřovatelé plánují porovnat statistiku přizpůsobení modelu 3 mediačních modelů, jeden s pracovní pamětí (Woodcock-Johnson Working Memory Subtest) jako mediátora, jeden s jazykovým dlouhodobým pamětí jako mediátor (narativní úloha Retell, skóre dokončení klauzule) a jeden s znalostí slovníků (PPVT-5). Každý z modelů má maximálně 9 cest, s 11 účastníky na cestu pro každou studii.