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Enregistrement W2037456247 · doi:10.1037/0022-006x.71.3.540

Which treatment for whom for ADHD? Moderators of treatment response in the MTA.

2003· article· en· W2037456247 sur OpenAlexaff
Elizabeth B. Owens, Stephen P. Hinshaw, Helen C. Kraemer, L. Eugene Arnold, Howard Abikoff, Dennis P. Cantwell, C. Keith Conners, Glen R. Elliott, Laurence L. Greenhill, Lily Hechtman, Betsy Hoza, Peter S. Jensen, John S. March, Jeffrey H. Newcorn, William E. Pelham, Joanne B. Severe, James M. Swanson, Benedetto Vitiello, Karen C. Wells, Timothy Wigal

Notice bibliographique

RevueJournal of Consulting and Clinical Psychology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensMcGill UniversityYork University
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésModerationPsychologyClinical psychologyAttention deficit hyperactivity disorderParent trainingDevelopmental psychologyPsychiatryIntervention (counseling)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using receiver operating characteristics, the authors examined outcome predictors (variables associated with outcome regardless of treatment) and moderators (variables identifying subgroups with differential treatment effectiveness) in the Multimodal Treatment Study of Children with Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD; MTA). Treatment response was determined using parent- and teacher-reported ADHD and oppositional defiant symptoms, with levels near or within the normal range indicating excellent response. Among 9 baseline child and family characteristics, none predicted but 3 moderated treatment response. In medication management and combined treatments, parental depressive symptoms and severity of child ADHD were associated with decreased rates of excellent response; when these 2 characteristics were present, below-average child IQ was an additional moderator. No predictors or moderators emerged for behavioral and community comparison treatments. The authors discuss conceptual and clinical implications of research on treatment moderators.

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)0,036
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,104
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 enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,193

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0360,104
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,527
Écart entre enseignants0,283 · 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

Citations278
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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