Predictors of parent training efficacy for child externalizing behavior problems – a meta‐analytic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The differential effectiveness of parent training has led researchers to examine a variety of child, parent, and familial variables that may predict treatment response. Studies have identified a diverse set of child, parent psychological/behavioral and demographic variables that are associated with treatment outcome and dropout. METHOD: The parent training literature was examined to isolate child, parent, and family variables that predict response to parent training for child externalizing behavior problems. A literature review was conducted spanning articles published from 1980 to 2004 of indicated prevention (children with symptoms) and treatment (children with diagnosis) studies. Meta-analyses were conducted to determine standardized effect sizes associated with the identified predictors. RESULTS: Many of the predictors of treatment response examined in this meta-analysis resulted in moderate standardized effect sizes when study results were subjected to meta-analytic procedures (i.e., low education/occupation, more severe child behavior problems pretreatment, maternal psychopathology). Only low family income resulted in a large standardized effect size. Predictors of drop-out resulted in standardized effect sizes in the small or insubstantial range. CONCLUSIONS: Response to parent training is often influenced by variables not directly involving the child, with socioeconomic status and maternal mental health being particularly salient factors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».