Research‐based interventions for children and youth with a Fetal Alcohol Spectrum Disorder: revealing the gap
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Alcohol use during pregnancy can result in a continuum of effects including growth deficits, dysmorphology and/or complex patterns of behavioural and cognitive difficulties that influence an individual's functioning throughout their lifespan. We conducted a systematic review to identify research-based interventions for children and youth with a Fetal Alcohol Spectrum Disorder and areas for future study. METHODS: We identified the substantive literature by searching 40 peer-reviewed and 23 grey literature databases, as well as reference lists. We hand-searched eight relevant journals, and undertook a systematic search of Internet sites and review of reports and documents received from key stakeholders. Two reviewers independently assessed eligibility and quality, and extracted data. Given the small number of studies that met all inclusion criteria, both experimental and quasi-experimental studies were included. RESULTS: Ten intervention studies were identified, of which three were experimental or quasi-experimental, and four were non-experimental. Despite multiple attempts, three studies (two in foreign languages and one unpublished) could not be acquired. A meta-analysis could not be undertaken because the included studies examined different interventions or outcomes. Interventions targeted in the included studies were as follows: (i) psychostimulant medications (methyphenidate, pemoline and dextroamphetamine); and (ii) Cognitive Control Therapy. The identified studies were limited by very small sample sizes and weak designs. CONCLUSION: There is limited scientific evidence upon which to draw recommendations regarding efficacious interventions for children and youth with a Fetal Alcohol Spectrum Disorder. Clinicians, researchers, service providers, educators, policy makers, affected children and youth and their families, and others need to urgently collaborate to develop a comprehensive research agenda for this population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».