Лечение дефицита знаний о пассивной структуре у детей школьного возраста с расстройством языка развития (DLDTreatment)

Цели

Для более поздних развития языковых навыков, в том числе тех, кто включает в себя сложные формы предложений, существует не только очень мало исследований лечения, но и величины эффекта для тех, кто существует, довольно скромны. Исследователи предполагают, что неожиданные результаты лечения могут быть связаны с двумя вопросами: 1) зависимость от методов лечения, которые были разработаны в основном для дошкольников, и которые лежат на более явном конце неявного-кдельному континууму лечения и 2), которые игнорируют картирование семантических ролей в основные существительные, которые экспрессируют отношения между агентами и пациентой. Исследователи предполагают, что явные методы лечения, в которых дети учат сознательно применять простое правило семантического картирования, приведут к сильным результатам лечения, но за счет создания неявных умственных представлений семантического синтаксического картирования, необходимого для автоматического и бессосного применения этих знаний к нетронутым лингвистическим контекстам. Исследователи будут проверять эту всеобъемлющую гипотезу, используя неявные и явные методы вмешательства в двух исследованиях лечения. Два рандомизированных клинических испытания, одно нацеленные на относительные предложения субъекта и другие нацеливающие пассивные предложения, будут проверять степень, в которой результаты для подходов неявных и явных терапии реплицируются по различным синтаксическим структурам. Важно отметить, что исследователи будут иметь критические аспекты лечения (например, количество дозы, продолжительность сеанса и расстояние) и параметры стимула, постоянные между методами лечения, чтобы выделить эффекты различия в методе лечения. Наконец, клиническая значимость ранее смоделированной взаимосвязи между сложным пониманием предложений и памятью в контексте результатов лечения, которые нацелены на эти типы предложений. Две всеобъемлющие цели:

Цель 1. Чтобы определить, улучшат ли явные и неявные методы лечения сложные знания предложения и использование у детей от 8 до 11 лет с DLD.

Гипотеза 1а. Обе методы лечения не будут превосходить лечение. Гипотеза 1b. Дети, получающие явное лечение, будут хорошо работать в проксимальном показателе результата, которая структурирована аналогично явному формату лечения, но относительно плохо на показателях дистального исхода языковых знаний, которые требуют сильного умственного представления синтаксической формы. Дети, получающие неявное лечение, покажут противоположную схему результатов.

Гипотеза 1c. Сдвиг в ментальном представлении для синтаксического шаблона повлияет на способность детей обобщать форму обученного предложения в повествовательном контексте. Гипотеза 1d. Детский возраст, SES и общая языковая тяжесть, но не пол, повлияют на результаты.

Цель 2. Чтобы обеспечить важный экспериментальный тест причинных компонентов предложенной модели медиатора по пониманию предложений.

Гипотеза 2а. Степень успеха в лечении будет предсказывать способность составлять слова в пунктах.

Гипотеза 2b. Рабочая память будет опосредовать влияние лечения на знания и результаты использования, контролирующие словарный запас и понимание предложений предварительной обработки.

Метод Суть этого проекта клинических испытаний заключается в сравнении относительной эффективности двух методов лечения для улучшения синтаксического знания пассивной структуры детей с DLD. Дети получат одно из двух методов лечения (неявного, явного), чтобы улучшить знания. Дети будут случайным образом распределены либо на неявное состояние лечения, либо явное состояние лечения, так и на немедленное лечение или отсроченное лечение. Дети выполнят четыре показателя результатов (см. Ниже) до лечения и дважды после лечения, немедленно и пять недель спустя. Участники. В общей сложности 150 детей в возрасте 8 лет; 0 - 11; 11 с DLD будут зачислены в это пассивное исследование предложения. Дети придут из государственных, частных и чартерных школ вокруг Афинского штата Огайо, округа Кэш, штат Юта, Тусон Аризона и Моргантаун, Западная Вирджиния. Все дети продемонстрируют языковые нарушения, но невербальный IQ в нормальном диапазоне, а также слух и зрение или исправленное зрение; Они также должны быть носителями английского языка. До стандартизированного языкового тестирования дети выполнят задачу по пониманию предложения и задачу предложения, чтобы определить, показывают ли участники дефицит знаний о пассивной структуре, нацеленной на лечение. Участники должны выполнить <50% правильно на одном или обеих показателях скрининга для перехода на формальное языковое тестирование. Как включительные, так и исключительные критерии появляются в другом месте.

Показатели результата. Пять показателей результата будут введены до начала вмешательства. Те же самые меры будут вновь введены до начала лечения детей, назначенных в группу задержки лечения. Меры также будут вводить дважды после лечения, немедленно и 5 недель спустя.

Лечение. Есть 2 обработки, неявные и явные. Дети получат только одно из методов лечения. В обеих обработках будут использоваться одни и те же изображения, и предложения, которые были подготовлены для обработки пассивной структуры, были переработаны в относительные предметы, создавая тем самым предложения для двух обработок, которые содержат одинаковые слова. Такое же количество воздействий будет доставлено детям в каждом лечении. Каждое лечение включает в себя 20 тренировочных сессий (20 учебных предметов за сеанс), проведенные в течение 10 недель. В результате оба обработки обеспечат воздействие высокой плотности (n = 800) к целевой схеме предложения. Неявное лечение. Неявное лечение представляет собой совершенно новое применение методов разговорного пересмотра для сложного синтаксиса. Результат был успешным для лечения морфологического дефицита. Метод также был успешно использован для увеличения производства относительных положений, предоставляя подтверждение концепции для этого подхода. В этом подходе используется моделирование клинициста (то есть синтаксический прайм) посредством сфокусированного пересмотра. Сфокусированный перестройку включает в себя выявление детей, которые обязывают использование целевой грамматической формы, следовавшей сразу же модель клинициста, которая исправляет любые неверные элементы. Пересмотрения также могут следовать правильным детским высказываниям, подтверждая их грамматичность. Результат не включает в себя явную инструкцию или обратную связь, кроме повторения. На каждом испытании дети видят первоначальное изображение, а позже ~ 2 слышат приговор клинициста. Затем представлено второе изображение, а затем ~ 2 с позже эксперт говорит: «Теперь вы рассказываете мне о [существительном] (пациент)». Подсказка сосредотачивает внимание ребенка на пациенте, чтобы обязывать его создавать его как первую существительную фразу. За каждой попыткой ребенка следует повторный клиницист. Recast служит важным вторым воздействием целевой структуры, которую учится ребенок. Явное лечение. В явных подходах к преподаванию вмешательства детям предоставляется объяснения правил, которые регулируют структуру языка (например, «Когда есть два из -за чего -то, [s] ставится в конце слова (« Одна книга, две книги »),), Используйте явную обратную связь после ответов на ребенка и часто используйте форматы, похожие на бури. Клиницисты, как правило, дефолт к лечению, которые попадают на явное окончание неявного исключительного континуума, особенно у детей школьного возраста. Таким образом, детей просят запомнить правила, регулирующие использование языка, и применять их в лечении, а не косвенно создавать умственные представления по поводу повторных воздействий, используемых в неявных подходах. В предлагаемом явном подходе исследователи неоднократно предоставляют простое правило, представленное аудиторией, которое представляет семантическое отображение агента и пациента/получателя с соответствующими существительными. Картинки используются для обеспечения семантического контекста для предложения, фактор, который отсутствует в других методах лечения. Этот подход связывает форму предложения со значением, а не с фигурами и значками. Как и другие явные методы лечения, следователи явно обучают правилу, которое карты семантических ролей с синтаксическими элементами (существительными), а дети должны помнить и применять правило отображения.

Администрирование задач и надежность. Весь персонал проекта на каждом участке производительности был (и будет по -прежнему быть) обучен верным применению всех мер (стандартизированные входные тесты, показатели скрининга, показатели результатов, лечение). Обучающие видео о администрации и оценке всех мер были подготовлены и просмотрены всем персоналом, который будет работать с детьми. Кроме того, в каждом участке было проведено фиктивное администрирование и оценка всех мер. Кроме того, те же учебные видео и упражнения будут повторяться три раза в год, чтобы обеспечить высокую верность и надежность для всех сотрудников. Администрирование задач и надежность оценки протокола будет оценена для всех мер скрининга и показателей результатов для всех участников. Это включает в себя независимого наблюдателя, просмотра эксперта, управляющего различными мерами в прямом эфире или из сеанса видео, чтобы гарантировать, что экзаменатор вводит каждую меру точно так, как было предписано на листе протокола. Любые отклонения от протокола будут отмечены в форме верности. Процентное значение для «существенных отклонений» и «нестандартных отклонений» (например, незначительное изменение слова или добавление)). Если существенные отклонения составляют> 10%, экзаменаторы пройдут дальнейшее обучение для администрирования задач. Аналогичным образом, надежность оценки каждого показателя будет рассчитываться независимым наблюдателем. Если достоверность оценки экзаменаторов составляет <90%, они пройдут дальнейшее обучение для оценки задач. Точность администрирования лечения также будет оценена для 25% всех учебных занятий участников. Кроме того, надежность экзаменаторов в оценке ответов всех участников будет оцениваться в течение 25% сессий. Экзаменаторы, которые показывают верность администрирования, содержащую более 10% отклонений и/или надежности ниже 95%, пройдут дальнейшую подготовку для администрирования и оценки лечения. Следует отметить, что экзаменаторы, выполняющие процедуры, будут отличаться от экспертов, которые управляют стандартизированными и результатами. Более того, поставщики лечения и «оценщики» будут слепы друг к другу, то есть оценщики будут слепы к результатам лечения, и поставщики лечения будут слепы к успеваемости участников по показателям результатов.

Надежность ввода данных на сайтах. Мастерский лист Xcel был создан для использования на всех сайтах производительности, сфокусированных на надежном введении всех данных участников в нашей базе данных Master Access, содержащей стандартизированные/ скрининговые оценки всех участников, оценки по показателям результатов и оценки для всех показателей лечения в сфере. Xcel для каждого сайта содержит столбцы для ввода персонала проекта, мер, значений надежности для каждой задачи, даты, когда каждый балл для каждой меры был введен в доступ к доступу, и дату, когда ввод данных был проверен. Весь вход данных в доступ будет завершен двумя сотрудниками одновременно. Первоначально один человек читает каждый счет, а другой входит в счет. Этот шаг повторяется дважды, чтобы убедиться, что все оценки введены должным образом.

Научные данные: хранение, обмен, коды, доступ и управление. Необработанные данные об интервью, стандартизированные данные и экспериментальные данные будут сохранены в файлах боксов, которые ограничены PIS и персоналом сайта сайта во время сбора данных. По завершении исследования данные будут сохранены в репозитории OSF, чтобы позволить данным обмена данными для проверки и воспроизведения результатов исследований, описанных в AIMS. После загрузки данные будут храниться на их облачной платформе и будут переданы всем, кто регистрируется с веб-сайтом, которая предоставляет бесплатную функцию поиска текста. Репозиторий Open Science Framework будет включать в себя подробное руководство пользователя, кодовую книгу с одномерной статистикой для каждой переменной, а также метаданные на уровне исследования. Каждая переменная в кодовой книге будет включать имя переменной, краткое описание элемента, метку переменной, метки значений и стандартные коды для пропущенных значений. Документация в виде .pdf Документы будут включать описание каждой задачи и инструкции по задании. Полные протоколы не будут предоставлены, поскольку они содержат собственную информацию, которая может использоваться при разработке стандартизированного теста. Клинические и экспериментальные данные будут проанализированы с помощью пользовательского кода R, написанного с использованием пакетов, свободно доступных на CRAN. Полностью прозрачные и воспроизводимые сценарии будут доступны в .rmd и .pdf форматы. Полностью организованный (содержимое страничного содержимого) и аннотированный выход будет доступен в .pdf формат. Сара Шварц в Университете штата Юта в координации с профессиональным персоналом на каждом сайте, работая под руководством трех пис - Джеймса Монтгомери, Рональда Гиллама и Елены Планте. Кроме того, Управление спонсируемых программ в Университете штата Юта создало систему соответствия планам управления данными и обмену в рамках их процесса представления ежегодного отчета о ходе прогресса.

Присвоение условий лечения и дизайна исследования. Это исследование будет нацелено на структуру пассивного предложения. Будет два широких типа лечения (явные, неявные) с двумя уровнями назначения лечения для каждого типа лечения (немедленная, отсроченная). В целом, явные и неявные условия проверяют относительную эффективность каждого типа лечения. Явное условие с задержкой и неявным условием задержанного начала будет использоваться для исключения факторов созревания в качестве причины изменения. Каждый лечащий врач будет лечить детей во всех четырех состояниях, так что эффекты врача постоянно находятся в разных состояниях. Стратифицированная процедура случайной выборки будет использоваться для назначения детей в условиях лечения. Дети будут распределены на 2 возрастных полос (8-9, 10-11), с подразделениями мужского и женского пола. По мере того, как дети зарегистрируются в исследовании, они будут классифицированы на 1 из 4 слоев, а затем случайным образом назначаются в слоях либо непосредственной неявной, непосредственной явной, отсроченной неявной или отложенной явном состоянии лечения (вероятности = .33,. .33, .17, .17) Использование рандомизации на основе вероятности (пакет R randomizr). Это позволит нам контролировать возраст и пол в качестве биологических переменных. Случайное назначение - это золотой стандарт для контроля других, неизвестных факторов, которые могут влиять на результаты лечения.

Статистическая сила. Для каждого исследования выборка из 100 участников дает 80% мощности для эффекта лечения (между взаимодействием субъектов с синхронизацией) в 2x3 миксановой с 0,05 Уровень значимости для относительно небольшого размера эффекта F = .13 (GPOWER 3.1, [149]). Более сложный анализ мощности MLM был проведен с помощью Glimmse 3.0 и применяет «трассировку Hotelling-Lawley» для между двумя групповыми многомерными тестами средних различий. Образец из 100 участников (16 клиницистов с примерно по 6 участникам каждый) дает 80% мощность для той же гипотезы, обеспечивающую внутриклассовую корреляцию (ICC) для участников в клиницине, составляет 0,10, а разница в двух группах составляет 0,75 стандартных отклонений и первоначально поддерживается при последующем наблюдении. Эти значения являются консервативными, отражая относительно минимальные эффекты для ICC и групповых различий. Анализ немедленного и отсроченного лечения (3x2 Mixtanova) обеспечивает, что 80% мощность будет достигнута для выборки из 100 участников для аналогичного небольшого размера эффекта F = .16. Наконец, исследователи запланировали для 150 детей на исследование, чтобы защитить от неопределенности, присущей оценкам мощности, и для адекватного обеспечения моделей структурных уравнений. Рекомендация Кляйна за минимум 10 участников на путь в модели структурного уравнения. Модель включает в себя 9 путей (подробно описано в плане анализа ниже), для минимум 90 субъектов. Таким образом, 150 участников превысят этот минимальный рекомендуемый уровень, добавив стабильность к оценкам.

Анализ данных планирует эффекты лечения. Эффект лечения в зависимости от периода «без лечения» условия отсроченного лечения будет оцениваться с использованием дисперсионного анализа смешанного дизайна 3x2x2 (Mixanova). В этом анализе будут использоваться 3 группы (неявное лечение, явное лечение, отсроченное лечение, n = 50 на группу) и 2 повторных наблюдения за проксимальными и дистальными показателями исхода (задача пациента с агентом, задача заполнения). Для тех, кто рандомизирован для немедленного лечения (неявного или явного) предварительного лечения и наблюдения после лечения. Для тех, кто рандомизирован для отсроченного лечения, будут использоваться начальные и предварительные наблюдения, охватывающие период, в течение которого участники не получают лечения. Этот анализ будет определять, превышают ли любые или обе методы лечения естественным созреванием в течение 10-недельного периода времени для решения гипотезы 1A. Значительный эффект типа предложения будет указывать на эффекты лечения, специфичные для структуры предложения, нацеленной на лечение. Чтобы решить вопрос о том, оказывают ли неявные и явные методы лечения дифференциальное влияние на обученные элементы из показателей исхода проксимального и дистального языка (гипотеза 1B), исследователи будут объединять детей в непосредственных и отсроченных группах лечения в неявных и явных состояниях лечения (n = 75 на условия лечения). Три повторных наблюдения (внутри субъекта: предварительная обработка, после лечения и последующее наблюдение) будут использоваться для двух показателей исхода (внутри субъекта: проксимальные и дистальные измерения) по сравнению между двумя типами лечения (между субъектом: неявные и явные обработки). Дисперсионный анализ смешанного дизайна 3x2x2 (Mixanova) проверит, влияет ли тип обработки на рост в каждой зависимой переменной. Последующие контрасты позволят сравнивать тип лечения сразу же после лечения (после лечения), а также, если заработано сохранено (последующее наблюдение). Поддержка гипотезы 1b будет состоять из эффекта взаимодействия, состоящего из лучшей производительности для задачи и пациента с агентом для детей в явном состоянии и лучшей эффективности задачи заполнения для детей в неявном состоянии. Параллельные миксанова будут проводиться с использованием баллов из задачи повествования и пересказы в качестве зависимых мер (n = 75 на условие лечения). В этом анализе будут рассматриваться результаты лечения с использованием задачи по трансляционной языке, которая отражает как общий навык детского возраста, так и с актуальностью учебной программы. Поддержка гипотезы 1C будет состоять из значительного основного эффекта, при котором дети в неявном состоянии преодолевают детей в явном состоянии после лечения. Для дальнейшего изучения броска рабочей памяти и контроля за характеристиками ребенка (возраст, раса, пол, SES, общий язык (оценка Tills) и доставка лечения (Zoom vs. Person), многоуровневое моделирование (MLM), также известное как иерархическое линейное моделирование (HLM), будет использоваться в качестве последующего наблюдения для каждого из описанных выше миксанов. Модель MLM способна расширить микранову, чтобы дополнительно включать непрерывные модераторы и ковариаты, а также контроль за дополнительным отсутствием независимости между участниками из -за гнездования внутри врача. В отличие от Mixtanova, MLM включает в себя все собранные данные от участников, которым могут отсутствовать все наблюдения (неполные случаи из -за истощения) и ослабляет зависимость от строгих допущений ANOVA о дисперсии и сферичности, оба из которых могут быть нарушены. Формально, MLM будет включать фиксированные эффекты, взаимодействие между факторами между и внутри субъектов и ковариатами, а также случайные перехваты как для участника, так и для врача. Отдельные MLM будут выполняться для явных и неявных условий лечения (n = 75 на модель). Обнаружение значительного смягчающего эффекта для рабочей памяти или возраста, расы, пола и SES поддержат гипотезу 1D в отношении возраста и SES. Основываясь на предыдущих исследованиях лечения исследователей, эффект для метода лечения не ожидается.

Теоретические вопросы. Входной кункинг имеет решающее значение для понимания предложений, идея о том, что исследователи выдвинули на основе результатов предыдущей памяти, опосредованной памятью модели понимания предложений. По этой причине исследователи ожидают, что приговоры предложений в пункты должны быть связаны с показателями показателей результата лечения (Гипотеза 2A). Исследователи протестируют этот прогноз, используя линейную регрессию, используя проксимальные и дистальные показатели результатов для оценки приговора. Отдельные модели будут выполняться для каждого состояния лечения (n = 75 на лечение). Исследователи также предполагают, что рабочая память будет опосредовать влияние вмешательства (x) на результат учащихся (Y) (гипотеза 2B). Исследователи будут проверять это, используя моделирование структурных уравнений, с отдельными моделями для каждого условия лечения, чтобы позволить возможность, что различные стратегии обучения используются для двух процедур (n = 75 на модель). Путь от x до m (время2) будет помечен a. Путь от М до Y будет помечен б. Косвенный эффект от x до y до m (time2) будет продуктом A и B (A*b). После Muthen et al. Следователи планируют включить рабочую память (M (Time1)), словарный запас знают выступ (C1Time1) и синтаксическое понимание (C2TIME1) в качестве управляющих переменных в модели. Косвенный эффект, который статистически отличается от 0, указывает на то, что M опосредует влияние x на y. Если косвенный эффект полностью объясняет прямой эффект от x до Y, то M полностью опосредует взаимосвязь X и Y. В полном посредничестве продукт A и B полностью вытесняет путь C. Исследователи планируют сравнить статистику подгонки модели 3 моделей посредничества, одна из которых с рабочей памятью (Woodcock-Johnson Work Subtest) в качестве посредника, один из которых имеет языковую долгосрочную память как посредник (задача позорного перескалы, оценка положения) и один со знанием словаря (PPVT-5) в качестве медиатора. Каждая из моделей имеет максимум 9 путей, с 11 участниками на путь для каждого исследования.