Behandeln Sie passive Strukturwissendefizite bei Kindern im schulpflichtigen Alter mit Entwicklungssprachstörungen (DLDTreatment)

Ziele

Für später entwickelnde Sprachkenntnisse, einschließlich derjenigen, die komplexe Satzformulare betreffen, gibt es nicht nur sehr wenige Behandlungsstudien, sondern die Effektgrößen für die wenigen, die existieren, sind recht bescheiden. Die Ermittler schlagen vor, dass die nicht außergewöhnlichen Behandlungsergebnisse auf zwei Probleme zurückgeführt werden können: 1) die Abhängigkeit von Behandlungsmethoden, die hauptsächlich für Kinder im Vorschulalter entwickelt wurden und die sich am expliziteren Ende eines impliziten zu expliziten Behandlungskontinuums und 2) Behandlungen der Kartierung semantischer Rollen auf die Hauptpatientenbeziehung befinden. Die Ermittler nehmen an, dass explizite Behandlungsmethoden, bei denen Kinder beigebracht werden, eine einfache semantische Mapping-Regel bewusst anzuwenden, zu einer starken Leistung der Behandlung führen, jedoch auf Kosten des Aufbaus impliziten mentalen Darstellungen von semantischen Syntakt-Kartierungen, die dieses Wissen automatisch und unbewusst unbewusst anwenden müssen, auf unberührte Sprachkontexte. Die Forscher werden diese übergeordnete Hypothese durch implizite und explizite Interventionsmethoden in zwei Behandlungsstudien testen. Zwei randomisierte klinische Studien, die relative Sätze und die anderen vorgezogenen passiven Sätzen antreten, testen das Ausmaß, in dem die Ergebnisse für die impliziten und expliziten Therapieansätze über verschiedene syntaktische Strukturen hinweg replizieren. Wichtig ist, dass die Forscher kritische Aspekte der Behandlung (z. B. Dosiszahl, Sitzungsdauer und Abstand) und die Stimulusparameter konstant über die Behandlungsmethoden konstant sind, um Effekte auf Unterschiede in der Behandlungsmethode zu isolieren. Schließlich wird die klinische Relevanz der zuvor modellierten Beziehung zwischen komplexem Satzverständnis und Gedächtnis im Zusammenhang mit den Behandlungsergebnissen, die auf diese Satztypen abzielen, bewertet. Die beiden übergreifenden Ziele sind:

Ziel 1. Um festzustellen, ob explizite und implizite Behandlungen das komplexe Satzwissen und die Verwendung bei 8- bis 11-jährigen Kindern mit DLD verbessern.

Hypothese 1a. Beide Behandlungen werden einer Behandlung nicht überlegen sein. Hypothese 1b. Kinder, die die explizite Behandlung erhalten, werden bei einem proximalen Ergebnismaß, das ähnlich wie das explizite Behandlungsformat strukturiert ist, gut abschneiden, jedoch relativ schlecht bei distalen Ergebnismaßen des Sprachwissens, die eine starke mentale Repräsentation der syntaktischen Form erfordern. Kinder, die die implizite Behandlung erhalten, zeigen das entgegengesetzte Ergebnismuster.

Hypothese 1c. Die Verschiebung der mentalen Repräsentation für die syntaktische Vorlage beeinflusst die Fähigkeit der Kinder, die geschulte Satzform in einem narrativen Kontext zu verallgemeinern. Hypothese 1d. Kinderalter, SES und allgemeine Sprachschwere, aber nicht Sex, wirken sich auf die Ergebnisse aus.

AIM 2. Um einen wichtigen experimentellen Test der kausalen Komponenten des vorgeschlagenen Mediatormodells des Satzverständnisses zu liefern.

Hypothese 2a. Der Erfolgsgrad bei der Behandlung wird die Fähigkeit vorhersagen, Wörter innerhalb von Klauseln zu begeben.

Hypothese 2b. Das Arbeitsgedächtnis vermittelt den Einfluss der Behandlung auf Wissen und Verwendung der Ergebnisse, die das Vokabular- und Vorbehandlungs -Satzverständnis kontrollieren.

Methode Die Essenz dieses Projekts für klinische Studien besteht darin, die relative Wirksamkeit von zwei Behandlungen zu vergleichen, um das syntaktische Wissen über die passive Struktur von Kindern mit DLD zu verbessern. Kinder erhalten eine von zwei Behandlungen (implizit, explizit), um das Wissen zu verbessern. Kinder werden nach dem Zufallsprinzip entweder dem impliziten Behandlungszustand oder dem expliziten Behandlungszustand und einer sofortigen Behandlung oder einer verzögerten Behandlung zugeordnet. Kinder werden vor der Behandlung vier Ergebnismaßnahmen (siehe unten) und zweimal nach der Behandlung unmittelbar und fünf Wochen später abschließen. Teilnehmer. In dieser passiven Satzstudie werden insgesamt 150 Kinder im Alter von 8 Jahren im Alter von 0 - 11 mit DLD aufgenommen. Kinder kommen aus öffentlichen, privaten und Charterschulen in Athen Ohio, Cache County Utah, Tucson Arizona und Morgantown, West Virginia. Alle Kinder werden Sprachbeeinträchtigungen, aber nonverbaler IQ im Normalbereich sowie Hör- und Sehen oder korrigiertes Sehen aufweisen. Sie müssen auch englische Muttersprachler sein. Vor standardisierter Sprachtests erledigen Kinder eine Satzverständnisaufgabe und eine Satz -Chunking -Aufgabe, um festzustellen, ob die Teilnehmer ein Defizit in der Kenntnis der für die Behandlung abgestimmten passiven Struktur zeigen. Die Teilnehmer müssen bei einem oder beiden Screening -Maßnahmen <50% korrekt durchführen, um zu formalen Sprachtests zu wechseln. Sowohl integrierte als auch ausschließende Kriterien treten an anderer Stelle auf.

Ergebnismaßnahmen. Vor Beginn der Intervention werden fünf Ergebnismaßnahmen durchgeführt. Die gleichen Maßnahmen werden vor Beginn der Behandlung für die der verzögerten Behandlungsgruppe zugewiesenen Kinder erneut verabreicht. Die Maßnahmen werden auch zweimal nach der Behandlung und 5 Wochen später zweimal verabreicht.

Behandlungen. Es gibt 2 Behandlungen, implizite und explizit. Kinder erhalten nur eine der Behandlungen. Bei beiden Behandlungen werden die gleichen Bilder verwendet, und die Sätze, die für die Behandlung der passiven Struktur vorbereitet wurden, wurden in Objektverwaltungsgegenstände umgestaltet, wodurch Sätze über die beiden Behandlungen erstellt wurden, die dieselben Wörter enthalten. Die gleiche Anzahl von Expositionen wird den Kindern in jeder Behandlung an die Kinder abgegeben. Jede Behandlung umfasst 20 Schulungssitzungen (20 Schulungsgegenstände pro Sitzung), die über 10 Wochen geliefert werden. Infolgedessen liefern beide Behandlungen einem gezielten Satzmuster eine hohe Dichtexposition (n = 800). Implizite Behandlung. Die implizite Behandlung ist eine völlig neue Anwendung von Konversations -Neuaufbau -Techniken für komplexe Syntax. Die Neuaufnahme war erfolgreich für die Behandlung von Morphologiedefiziten. Die Methode wurde auch erfolgreich verwendet, um die Produktion von relativen Klauseln zu erhöhen und den Konzept für diesen Ansatz zu beweisen. Der Ansatz verwendet die Modellierung der Kliniker (d. H. Eine syntaktische Primzahl) durch fokussierte Neuaufnahme. Focused Recasting beinhaltet das Auslösen von Kindern von Kindern, die die Verwendung einer grammatikalischen Zielform verpflichtet, die unmittelbar von einem Klinikermodell befolgt wird, das falsche Elemente korrigiert. Recasts können auch korrekte Kindergespräche folgen und ihre Grammatikalität bestätigen. Das Neuaufbau beinhaltet keine explizite Anweisungen oder Feedback als die Neubelastung. Bei jeder Studie sehen Kinder ein anfängliches Bild und ~ 2s später einen Kliniker -Satz. Als nächstes wird ein zweites Bild präsentiert und dann sagt der Prüfer ~ 2s später: "Jetzt erzählst du mir von dem [Substantiv] (Patient)." Die Eingabeaufforderung konzentriert sich auf die Aufmerksamkeit des Kindes auf den Patienten, um sie als erste Substantivphrase zu erzeugen. Auf jeden Kinderversuch folgt eine Weiterentwicklung einer Klinikerin. Die Neubekämpfung dient als wichtige zweite Exposition gegenüber der Zielstruktur, die das Kind lernt. Explizite Behandlung. Bei expliziten Ansätzen für Lehrinterventionen erhält Kinder Erklärungen von Regeln, die die Sprachstruktur regeln (z. B. "Wenn zwei von etwas gibt, wird ein [s] am Ende des Wortes ein Ende des Wortes (" Ein Buch, zwei Bücher "). Verwenden Sie explizite Feedback nach den Antworten von Kindern und verwenden Sie häufig bohrähnliche Formate. Kliniker neigen dazu, Behandlungen zu vergrößern, die auf das explizite Ende des impliziten expliziten Kontinuums fallen, insbesondere mit Kindern im schulpflichtigen Alter. Daher werden Kinder gebeten, sich an Regeln zu erinnern, die den Sprachgebrauch regeln und sie in der Behandlung anwenden, anstatt implizit mentale Darstellungen über die wiederholten Expositionen zu schaffen, wie sie in impliziten Ansätzen verwendet werden. Im vorgeschlagenen expliziten Ansatz geben die Ermittler wiederholt eine einfache Regel an, die auditorisch dargestellt hat, die die semantische Zuordnung von Agenten und Patienten/Empfänger zu ihren entsprechenden Substantiven darstellt. Bilder werden verwendet, um den semantischen Kontext für den Satz bereitzustellen, einen Faktor, der in anderen Behandlungen fehlt. Dieser Ansatz verknüpft die Satzform eher mit der Bedeutung als mit Formen und Symbolen. Wie bei anderen expliziten Behandlungen werden die Ermittler ausdrücklich die Regel unterrichten, die semantische Rollen syntaktischen Elementen (Substantiven) abbilden, und die Kinder müssen sich an die Mapping -Regel erinnern und anwenden.

Treue und Zuverlässigkeit der Aufgabenverwaltung. Alle Projektpersonal an jedem Leistungsstandort wurden (und werden weiterhin) in der treuen Verabreichung aller Maßnahmen (standardisierte Eingangstests, Screening -Maßnahmen, Ergebnismaßnahmen, Behandlungen) geschult. Die Schulung von Videos zur Verwaltung und Bewertung aller Maßnahmen wurde von allen Mitarbeitern vorbereitet und angesehen, die mit den Kindern zusammenarbeiten. Darüber hinaus wurde mit allen Mitarbeitern an jedem Standort eine Scheinverwaltung und Bewertung aller Maßnahmen durchgeführt. Darüber hinaus werden die gleichen Trainingsvideos und -übungen dreimal pro Jahr wiederholt, um die Hochtreue und Zuverlässigkeit bei allen Mitarbeitern zu gewährleisten. Die Zuverlässigkeit der Aufgabenverwaltung und die Zuverlässigkeit der Protokollbewertung werden für alle Screening -Maßnahmen und Ergebnismaßnahmen für alle Teilnehmer bewertet. Dies beinhaltet einen unabhängigen Beobachter, der den Prüfer anzeigt, der die verschiedenen Maßnahmen live oder aus dem Sitzungsvideo durchführt, um sicherzustellen, dass der Prüfer jede Maßnahme genau wie auf dem Protokollblatt vorgeschrieben wurde. Alle Abweichungen vom Protokoll werden in der Treueform vermerkt. Ein prozentualer Wert für "inhaltliche Abweichungen" und "nicht substantive Abweichungen" (z. B. kleinere Wortänderungen oder Addition) werden berechnet. Wenn materielle Abweichungen> 10%betragen, werden die Prüfer weiter geschult für die Aufgabenverwaltung. In ähnlicher Weise wird die Zuverlässigkeit des Prüfers jeder Maßnahme durch einen unabhängigen Beobachter berechnet. Wenn die Bewertungszuverlässigkeit der Prüfer <90%beträgt, werden sie weiter geschult für die Bewertung von Aufgaben. Die Treue der Behandlungsverabreichung wird auch für 25% aller Schulungen aller Teilnehmer bewertet. Auch die Zuverlässigkeit der Prüfer bei der Bewertung aller Antworten aller Teilnehmer wird in 25% der Sitzungen bewertet. Prüfer, die die Verabreichungstreuung mit einer Abweichung von mehr als 10% und/oder zu einer Bewertung von Zuverlässigkeit unter 95% zeigen, werden eine weitere Schulung für die Verwaltung und die Bewertung der Behandlungen absolvieren. Es ist zu beachten, dass die Prüfer, die die Behandlungen liefern, von den Prüfern unterscheiden, die die standardisierten und Ergebnismaßnahmen durchführen. Darüber hinaus werden die Behandlungsanbieter und die "Gutachter" für einander blind sein, d. H. Die Bewerter sind blind für die Behandlungsergebnisse und die Behandlungsanbieter werden blind für die Leistung der Teilnehmer bei den Ergebnismaßnahmen sein.

Dateneingabezuverlässigkeit über Standorte hinweg. Ein Master-XCEL-Blatt wurde erstellt, um an allen Leistungsseiten verwendet zu werden, die sich auf den zuverlässigen Eintritt aller Teilnehmerdaten in unserer Master-Zugriffsdatenbank befinden, die alle standardisierten/ Screening-Bewertungen aller Teilnehmer enthält, und die Ergebnisse für die gesamte Session-Behandlungsleistung. Das XCEL für jede Site enthält Spalten, um Projektmitarbeiter, Maßnahmen und Zuverlässigkeitswerte für jede Aufgabe einzugeben, Datum, an dem jede Punktzahl für jede Maßnahme in den Zugriff eingegeben wurde, und Datum für die Überprüfung der Dateneingabe. Alle Dateneingabe in den Zugriff werden von zwei Mitarbeitern gleichzeitig abgeschlossen. Zunächst liest eine Person jede Punktzahl ab und die andere tritt in die Punktzahl ein. Dieser Schritt wird zweimal wiederholt, um sicherzustellen, dass alle Ergebnisse ordnungsgemäß eingegeben werden.

Wissenschaftliche Daten: Speicher, Freigabe, Codes, Zugriff und Management. Die raw-identifizierten Interviewdaten, standardisierten Daten und experimentellen Daten werden in Boxdateien gespeichert, die während der Datenerfassung auf die PIS- und wichtige Site-Mitarbeiter beschränkt sind. Nach Abschluss der Studie werden die Daten in einem OSF -Repository erhalten, um die Freigabe von Daten zur Validierung und Replikation von Forschungsergebnissen zu ermöglichen, die in den Zielen beschrieben wurden. Nach dem Hochladen werden die Daten auf ihrer Cloud-basierten Plattform gespeichert und mit jedem, der sich mit der Website registriert, geteilt werden, die eine kostenlose Textsuchfunktion bietet. Das Open Science Framework Repository enthält eine detaillierte Benutzerhandbuch, ein Codebuch mit univariaten Statistiken für jede Variable und Metadaten auf Studienebene. Jede Variable im Codebuch enthält den variablen Namen, eine kurze Beschreibung des Elements, die Variablenbezeichnung, Wertschilder und Standardcodes für fehlende Werte. Dokumentation in Form von .pdf Dokumente enthalten eine Beschreibung jeder Aufgabe und der Aufgabenanweisungen. Die vollständigen Protokolle werden nicht bereitgestellt, da sie proprietäre Informationen enthalten, die bei der Entwicklung eines standardisierten Tests verwendet werden können. Die klinischen und experimentellen Daten werden mit benutzerdefiniertem R -Code analysiert, das mit freien Paketen auf Cran geschrieben wurde. Voll transparente und reproduzierbare Skripte werden in .rmd verfügbar sein und .pdf Formate. Voll organisierte (paginierte Inhaltsverzeichnis) und kommentierte Ausgabe sind in .pdf verfügbar sein Format. Sarah Schwartz an der Utah State University in Abstimmung mit professionellen Mitarbeitern an jedem Standort und arbeitet unter der Anleitung der drei Pis - James Montgomery, Ronald Gillam und Elena Plantte. Darüber hinaus hat das Büro für gesponserte Programme an der Utah State University im Rahmen ihres Verfahrens ein Datenmanagement- und gemeinsam genutzter Compliance -System für die Einreichung des jährlichen Fortschrittsberichts erstellt.

Zuordnung zu Behandlungsbedingungen und Studiendesign. Diese Studie richtet sich an die passive Satzstruktur. Es wird zwei breite Behandlungstypen (explizit, implizit) mit zwei Behandlungszuweisung für jeden Behandlungstyp (unmittelbar, verzögert) geben. Im Großen und Ganzen testen die expliziten und implizite Bedingungen die relative Wirksamkeit jedes Behandlungstyps. Der explizite Zustand verzögerte und implizite Zustand wird verwendet, um Reifefaktoren als Grund für die Änderung auszuschließen. Jeder behandelnde Kliniker behandelt Kinder unter allen vier Erkrankungen, damit die Auswirkungen der Kliniker über die Bedingungen konstant gehalten werden. Ein geschichteter Zufallsstichprobenverfahren wird verwendet, um Kinder den Behandlungsbedingungen zuzuordnen. Kinder werden in 2 Altersbänder (8-9, 10-11) mit männlichen und weiblichen Unterteilungen geschichtet. Wenn sich Kinder in die Studie anmelden, werden sie in 1 der 4 Schichten eingeteilt und dann entweder dem sofortigen impliziten, unmittelbaren expliziten, verzögerten impliziten oder verzögerten expliziten Behandlungszustand in die Schicht zugeordnet (Wahrscheinlichkeiten = 0,33,, gleichzeitig implizit, sofortig, verzögert oder verzögert. .33, .17, .17) Verwendung von Wahrscheinlichkeitsbasis Randomisierung (R-Paket "Randomizr"). Dies ermöglicht es uns, Alter und Geschlecht als biologische Variablen zu kontrollieren. Zufällige Zuordnung ist der Goldstandard für die Kontrolle anderer unbekannter Faktoren, die die Behandlungsergebnisse beeinflussen können.

Statistische Kraft. Für jede Studie liefert eine Stichprobe von 100 Teilnehmern 80% Strom für den Behandlungseffekt (Interaktion zwischen den Probanden zwischen den Probanden) in einem 2x3 Mixanova mit einer .05 Signifikanzniveau für eine relativ kleine Effektgröße von F = 0,13 (GPOWER 3.1, [149]). Die komplexere MLM-Leistungsanalyse wurde mit Glimmse 3.0 durchgeführt und wendet die "Hotelling-Lawley Trace" für zwei multivariate Gruppentests mit mittleren Unterschieden an. Eine Stichprobe von 100 Teilnehmern (16 Kliniker mit jeweils etwa 6 Teilnehmern) liefert 80% Strom für dieselbe Hypothese, die die Teilnehmer innerhalb des Klinikers in der Intraklas-Korrelation (ICC) beträgt 0,10 und der Unterschied in den beiden Gruppen beträgt zunächst 0,75 Standardabweichungen und bei der Follow-up. Diese Werte sind konservativ und spiegeln relativ minimale Auswirkungen auf ICC- und Gruppenunterschiede wider. Die unmittelbare vs. verzögerte Behandlungsanalyse (3x2 Mixanova) sieht vor, dass für eine Probe von 100 Teilnehmern 80% Strom für eine ähnlich kleine Effektgröße von F = 0,16 erreicht werden. Schließlich haben die Ermittler 150 Kinder pro Studie geplant, um sich vor Unsicherheiten zu schützen, die Machtschätzungen inhärent sind, und um die Strukturgleichungsmodelle angemessen zu versorgen. Kleins Empfehlung für mindestens 10 Teilnehmer pro Weg in einem Strukturgleichungsmodell wurde befolgt. Das Modell enthält 9 Pfade (im Folgenden im Analyseplan unten) für mindestens 90 Probanden. Daher werden 150 Teilnehmer dieses empfohlene Mindestniveau überschreiten und den Schätzungen Stabilität erweitern.

Datenanalysen Planbehandlungseffekte. Die Auswirkung der Behandlung im Vergleich zur "NO-Behandlungszeit" des Zustands der verzögerten Behandlung wird unter Verwendung einer 3x2x2 gemischten Varianzanalyse (Mixanova) bewertet. Diese Analyse verwendet 3 Gruppen (implizite Behandlung, explizite Behandlung, verzögerte Behandlung, n = 50 pro Gruppe) und 2 wiederholte Beobachtungen zu den proximalen und distalen Ergebnisemessungen (Aufgabe des Agenten-Patienten, Priming-Aufgabe). Für diejenigen, die für die sofortige Behandlung (implizit oder explizit) randomisiert werden, werden Beobachtungen vor der Behandlung und nach der Behandlung verwendet. Für diejenigen, die für verzögerte Behandlung randomisiert wurden, werden anfängliche Beobachtungen vor der Behandlung verwendet, die den Zeitraum abdecken, in dem die Teilnehmer keine Behandlung erhalten. Diese Analyse bestimmt, ob eine oder beide Behandlungen die natürliche Reifung über einen Zeitraum von 10 Wochen überschreiten, um die Hypothese 1a zu beheben. Ein signifikanter Effekt des Satztyps würde darauf hinweisen, dass die Behandlungseffekte spezifisch für die von der Behandlung abzielte Satzstruktur sind. Um die Frage zu lösen, ob implizite und explizite Behandlungen unterschiedliche Auswirkungen auf die geschulten Elemente aus den proximalen und distalen Sprachenergebnismaßnahmen haben (Hypothese 1b), kombinieren die Forscher Kinder in unmittelbaren und verzögerten Behandlungsgruppen innerhalb der impliziten und expliziten Behandlungsbedingungen (n = 75 pro Behandlungsbedingung). Drei wiederholte Beobachtungen (innerhalb des Subjekts: Vorbehandlung, Nachbehandlung und Follow-up) werden für zwei Ergebnismaße (innerhalb des Subjekts innerhalb des Subjekts: proximale und distale Maßnahmen) zwischen den beiden Behandlungstypen (zwischen den Subjekten: implizite und explizite Behandlungen) verwendet. Eine 3x2x2 gemischte Varianzanalyse (Mixanova) testet, wenn die Art der Behandlung das Wachstum in jeder abhängigen Variablen beeinflusst. Follow-up-Kontraste ermöglichen Vergleiche zwischen dem Behandlungstyp unmittelbar nach der Behandlung (Nachbehandlung) sowie wenn die Gewinne beibehalten werden (Follow-up). Die Unterstützung für Hypothese 1b würde aus einem Interaktionseffekt bestehen, der aus einer besseren Leistung der Agenten-Patient-Aufgabe für Kinder im expliziten Zustand und einer besseren Leistung für die Priming-Aufgabe für Kinder für Kinder im impliziten Zustand besteht. Parallel Mixanovas werden unter Verwendung von Bewertungen aus dem narrativen Verständnis und der Nacherzählung als abhängige Maßnahmen (n = 75 pro Behandlungsbedingung) durchgeführt. Diese Analyse wird mithilfe einer translationalen Sprachaufgabe behandelt, die sowohl eine gemeinsame Kindheitskenntnisse als auch eine mit Lehrplanrelevanz widerspiegelt. Die Unterstützung für Hypothese 1C würde aus einem signifikanten Haupteffekt bestehen, bei dem Kinder im impliziten Zustand diejenigen, die nach der Behandlung ausdrücklich in der expliziten Erkrankung ausgeführt werden, übertreffen. Um die Rolle des Arbeitsgedächtnisses weiter zu untersuchen und die Merkmale von Kindern (Alter, Rasse, Geschlecht, SES, Gesamtsprache (Kills-Score)) und Behandlungsabgabe (Zoom vs. persönlich), Multilevel-Modellierung (MLM), auch bekannt als hierarchische lineare Modellierung (HLM), als Folge für jedes der oben beschriebenen Mixanovas zu verwenden. Das MLM -Modell kann die Mixanova erweitern, um zusätzlich kontinuierliche Moderatoren und Kovariaten sowie die Kontrolle über zusätzliche Unabhängigkeit zwischen den Teilnehmern aufgrund des Verschärfens innerhalb des Klinikers zu erweitern. Im Gegensatz zu Mixanova enthält MLM alle gesammelten Daten von Teilnehmern, denen möglicherweise alle Beobachtungen fehlen (unvollständige Fälle aufgrund von Abnutzung) und lockert das Vertrauen in die strengen ANOVA -Annahmen von Homogenität von Varianz und Sphärizität, die wahrscheinlich gegen verletzt werden. Formal enthält das MLM feste Auswirkungen der Wechselwirkung zwischen den Faktoren zwischen und innerhalb von Subjekten und Kovariaten sowie zufällige Abschnitte sowohl für Teilnehmer als auch für Kliniker. Separate MLMs werden für explizite und implizite Behandlungsbedingungen betrieben (n = 75 pro Modell). Eine Feststellung eines signifikanten moderierenden Effekts für das Arbeitsgedächtnis oder das Alter, die Rasse, das Geschlecht und die SES würde die Hypothese 1D in Bezug auf Alter und SES unterstützen. Basierend auf den früheren Behandlungsforschung der Forschungsforscher ist keine Auswirkung auf die Behandlungsabgabemethode zu erwarten.

Theoretische Fragen. Eingabetchking ist für das Satzverständnis von entscheidender Bedeutung, eine Idee, die die Ermittler auf der Grundlage der Ergebnisse eines früheren Speichermodells des Satzverständnisses vorlegen. Aus diesem Grund erwarten die Ermittler, dass das Knacken von Sätzen in Klauseln mit der Leistung bei den Messungen des Behandlungsergebnisses zusammenhängen sollte (Hypothese 2a). Die Ermittler testen diese Vorhersage unter Verwendung der linearen Regression unter Verwendung der proximalen und distalen Ergebnismaße zu Satzchunkern. Für jede Behandlungsbedingung werden separate Modelle betrieben (n = 75 pro Behandlung). Die Ermittler nehmen auch an, dass das Arbeitsgedächtnis die Wirkung der Intervention (x) auf das Ergebnis des Schülers (Y) (Hypothese 2b) vermittelt. Die Forscher werden diese mithilfe der strukturellen Gleichungsmodellierung mit getrennten Modellen für jede Behandlungsbedingungen testen, um die Möglichkeit zu ermöglichen, dass für die beiden Behandlungen unterschiedliche Lernstrategien verwendet werden (n = 75 pro Modell). Der Pfad von x zu M (Zeit2) wird mit A gekennzeichnet. Der Pfad von m zu y wird b. Der indirekte Effekt von x bis y durch M (Zeit2) ist das Produkt von A und B (A*B). Nach Muthen et al. Planen die Ermittler, das Arbeitsgedächtnis (M (TIME1)), das Vokabular Know -Ledge (C1Time1) und das syntaktische Verständnis (C2Time1) als Kontrollvariablen im Modell einzubeziehen. Ein indirekter Effekt, der sich statistisch von 0 unterscheidet, zeigt, dass M die Wirkung von x auf y vermittelt. Wenn der indirekte Effekt den direkten Effekt von x bis y vollständig ausmacht, vermittelt M die Beziehung von x und y vollständig. Bei vollständiger Mediation verdrängt das Produkt von A und B den C -Pfad vollständig. Die Ermittler planen, die Modellanpassungsstatistik von 3 Mediationsmodellen mit dem Arbeitsgedächtnis (Woodcock-Johnson-Arbeitsgedächtnis-Subtest) als Mediator zu vergleichen, einer mit Sprach-Langzeitgedächtnis als Mediator (narrative Retell-Aufgabe, Klauselabschluss-Score) und mit dem Vokabularwissen (PPVT-5) als Mediator. Jedes der Modelle hat maximal 9 Pfade, wobei 11 Teilnehmer pro Pfad für jede Studie sind.