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Enregistrement W174868610

Cognitive behavioural therapy for depressed youth: predictors of attendance in a pilot study.

2010· article· en· W174868610 sur OpenAlexaffabout
Pamela Wilansky-Traynor, Katharina Manassis, Suneeta Monga, Maryanne Shaw, Patricia Merka, Anne-Marie Levac, Valery Kleiman

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAttendanceSession (web analytics)PsychologyClinical psychologyCognitionDepression (economics)PsychotherapistPsychiatry
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Of the many forms of psychotherapy offered to treat depression in youth, Cognitive Behavioural Therapy (CBT) has been shown to be efficacious. Nonetheless, a high degree of apparent non-responsiveness, failure to remit post-treatment, and lack of long term benefit are all problematic. Given that regular participation is critical to treatment success, child and family predictors of attendance were researched. METHOD: Twenty-nine depressed Canadian youth (aged 10-17) participated in a youth only or youth plus parent CBT group. Child and parent predictors of attendance were examined. RESULTS: Youth who were younger, less anxious (by maternal report), and had more formally educated parents attended CBT more consistently. Further, mothers who perceived their children's depressive symptoms as more severe, whose children reported more depressive and anxious symptoms, and who reported more life stressors attended more parent sessions. CONCLUSIONS: This study identifies key factors influencing youth and parent attendance in group CBT for depressed youth. Addressing these factors at the outset of treatment may decrease attrition in this form of psychotherapy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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