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Evaluation des interventions auprès des personnes avec autisme : l’exemple de l’intervention précoce difficultés spécifiques Bernadette Rogé, Kamran Afzali.

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1 Evaluation des interventions auprès des personnes avec autisme : l’exemple de l’intervention précoce difficultés spécifiques Bernadette Rogé, Kamran Afzali Octogone, EA 4156 Université de Toulouse 2 Journée d’accompagnement de l’appel à recherches autisme 17 Avril 2014

2 Intérêt du diagnostic et de l’intervention précoces Possibilité de mise en place rapide d’une intervention : – Efficace pour les enfants dont le développement est stimulé – Efficace pour la famille qui se sent épaulée

3 Protocoles classiques au niveau des groupes Mesures avant-après Groupes témoins afin de capter l’effet qui revient à la thérapie – Groupe avec retard sans autisme – Groupe typique

4 Difficultés habituelles Constitution des groupes – Hétérogénéité des troubles – Hétérogénéité des niveaux de développement de départ – Appariement des groupes En termes de niveau verbal ? En termes de niveau non verbal ? – Constitution des groupes témoin Réticence des autres sites Connaissances des parents qui appliquent eux-mêmes une stimulation

5 Difficultés habituelles (suite) Quel type de mesure ? – QI – Diminution des signes autistiques – Progrès dans les différents domaines MAIS, il est important de saisir certains aspects plus qualitatifs : – Qualité de la communication – Qualité de l’interaction – Généralisation à l’environnement

6 Le problème le plus important Après avoir contrôlé tous ces paramètres, reste à contrôler ce qui revient à la thérapie Et ce qui revient à d’autres variables

7 Evaluation de l’efficacité de l’intervention Problèmes méthodologiques : –Comment contrôler le rôle des variables parasites? –Comment s’assurer que le changement résulte uniquement de l’intervention.

8 Evaluation de l’efficacité de l’intervention –Comment contrôler le rôle des variables parasites? Considérations en rapport avec le design expérimental : –Homogénéisation du groupe d’intervention –Ajouter un groupe contrôle apparié –Randomiser les sujets dans deux groupes (Intervention/Contrôle)

9 Evaluation de l’efficacité de l’intervention –Comment contrôler le rôle des variables parasites? Considération en rapport avec l’analyse des données: –Evaluer les variables parasites dans le groupe intervention –Les insérer comme ‘‘covariables’’ dans les analyses –Examiner l’ efficacité de l’intervention après avoir contrôlé statistiquement l’effet des variables parasites (covariables)

10 Evaluation de l’efficacité de l’intervention – Différents types de covariables : Statique (fix) :Ne change pas au cours du temps (pendant) l’intervention, ex. niveaux socio- économique, nombre de la fratrie, éducation des parents. Dynamique (time varying) : Change au cours de l’intervention, ex. niveau du développement, l’âge.

11 Evaluation de l’efficacité d’une intervention Covariables Statique (fix) : –Type d’analyse : Modèle générale linéaire (ANCOVA) –Procédure : D’abord prendre en compte l’effet de la covariable (éducation des parents), après faire la comparaison pré-post.

12 Evaluation de l’efficacité d’une intervention Covariables Dynamique (time varying) : –Type d’analyse : Modèle mixte linéaire –Prendre en compte les différences inter-individuelles de rythme de développement (Random Effects) –Procédure : D’abord modéliser la relation entre la variable dépendante (communication verbale) et la covariable (Age), après évaluer l’effet de l’intervention sur cette relation.

13 Evaluation de l’efficacité de l’intervention Covariables Dynamiques (time varying) :

14 Evaluation de l’efficacité de l’intervention Propositions générales: Homogénéisation dans le groupe d’intervention (nombre d’heure d’intervention, etc.) Avoir au moins 30 sujets (sans données manquantes) Ajouter une troisième évaluation ( pré, post, et followup) pour bien distinguer l’effet de l’intervention et l’effet du développement.

15 Evaluation de l’efficacité de l’intervention Propositions générales: Ajouter une troisième évaluation ( pré, post, et followup) pour augmenter le puissance statique et la fiabilité des résultats. Ajouter un groupe contrôle (ou un groupe avec une autre intervention) pour avoir un design parfait et non- critiquable.

16 Les protocoles à cas unique Evaluation longitudinale qui compare le sujet à lui-même à deux temps (avant-après)

17 Conditions d’application Stabilité du problème Effet immédiat et marqué de l’intervention : s’applique à des interventions dont les objectifs doivent être rapidement atteints

18 Conditions d’application La variable dépendante doit être une mesure objective – Action, comportement ouvert (observable) – Cognition – Comportement verbal – Réponse physiologique

19 Exemple : comportements de coopération

20 Etablissement de la ligne de base La ligne de base est constituée par les mesures prises avant intervention : c’est la phase A La ligne de base constitue la référence à partir de laquelle les effets de l’intervention (phase B) seront évalués

21 Une ligne de base idéale permet d’évaluer – Niveau : Mesure de l’intensité de la variable dépendante. Par exemple, score intensité de la symptomatologie (CARS) – Tendance : Pattern de la variable dépendante durant la ligne de base. Par exemple, aggravation (élévation du score CARS) – Variabilité : le nombre minimum de mesures pour la ligne de base est de 3. Bien que le niveau puisse être évalué par un point et la tendance par deux points.

22 L’examen visuel est la technique d’interprétation la plus courante : graphique avec en abscisse le déroulement du temps et en ordonnée la mesure dépendante Changement de niveau (a,c,f) Changement de tendance (pente) (c,d,e,f)

23 L’examen visuel est la technique d’interprétation la plus courante. Mais il existe également des statistiques spécifiques qui permettent notamment de définir si la pente de l’évolution est significative. Une courbe de tendance est calculée afin de vérifier le sens de l’effet observé et son degré de significativité.

24 Procédures non paramétriques Calcul d’une courbe de tendance dans chaque phase analyse de R2 par régression linéaire, servant à quantifier le changement montré par une tendance linéaire. R2 est une valeur qui se situe entre 0 et 1 avec 0 indiquant aucun changement au cours du temps et 1 indiquant un changement linéaire (ex: diminution des signes) et monotone (sans fluctuation) après l’intervention.


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