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Enregistrement W2132813890 · doi:10.1093/jpepsy/jsq057

Case Study: A Case-Series Evaluation of a Behavioral Sleep Intervention for Three Children with Autism and Primary Insomnia

2010· article· en· W2132813890 sur OpenAlexaff
Erin C. Moon, Penny Corkum, Isabel M. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Psychology · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSleep and related disorders
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésActigraphyBedtimeSleep onset latencyAutismIntervention (counseling)Primary InsomniaInsomniaAutism spectrum disorderSleep diarySleep (system call)PsychologyClinical psychologySleep hygieneSleep onsetSleep disorderPhysical therapyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To assess the effectiveness of a manualized multi-component behavioral sleep intervention for children with autism spectrum disorder (ASD) and primary insomnia. METHODS: Three children (2 males and 1 female, aged 8-9 years) participated. The intervention consisted of a treatment handbook for parents; a distance treatment approach was used in which parents had weekly telephone contact with a therapist. The main behavioral strategies employed were Faded Bedtime with Response Cost and positive reinforcement. Within a case-series design, both subjective (parent-report questionnaires and sleep diaries) and objective (actigraphy) measures were used to record changes in children's sleep and daytime behavior. RESULTS: For all 3 children, mean sleep onset latency was reduced following the intervention. These improvements were generally maintained at follow-up 12 weeks later. CONCLUSIONS: The current study provides preliminary evidence for the effectiveness of a manualized behavioral sleep intervention program for improving insomnia in children with ASD.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0040,003
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 Opus0,036
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,334 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations72
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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