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Enregistrement W1519798359 · doi:10.1155/2015/873197

Neural Rhythms of Change: Long-Term Improvement after Successful Treatment in Children with Disruptive Behavior Problems

2015· article· en· W1519798359 sur OpenAlexafffund
Steven Woltering, Victoria Liao, Zhong‐Xu Liu, Isabela Granic

Notice bibliographique

RevueNeural Plasticity · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health Research Topics
Établissements canadiensBaycrest HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésElectroencephalographyPsychologyRhythmCognitionTerm (time)Clinical psychologyDevelopmental psychologyAudiologyMedicinePsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Neural changes were investigated for children with disruptive behavior problems one year after a treatment program ended. Thirty-nine children and their parents visited the research lab before, after, and a year after treatment ended. During those lab visits, electroencephalography (EEG) was recorded during a challenging Go/No-go task. Treatment consisted of intensive 14-week combined cognitive behavioral therapy and parent management training sessions. For the analysis, participants were divided into long-term improvers (IMPs) and long-term nonimprovers (NIMPs) based on changes in their externalizing problem scores. The results showed early no-go theta power (4-8 Hz, 100-250 ms) decreased for long-term IMPs compared to NIMPs. When participants were divided based on changes in their comorbid internalizing symptoms, effects were stronger and reductions in theta power were found for early as well as later phases (250-650 ms). We provided preliminary evidence that theta power is a useful neural measure to trace behavioral change linked to improved self-regulation even up to a year after treatment ended. Results may have implications for the characterization of children with disruptive behavior problems and may lead to the development of novel markers of treatment success.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,121
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,274 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations47
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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