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Enregistrement W2150469480 · doi:10.1586/14737175.9.2.235

Silent suffering: understanding and treating children with selective mutism

2009· review· en· W2150469480 sur OpenAlexaff
Katharina Manassis

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Neurotherapeutics · 2009
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensSickKids FoundationHospital for Sick ChildrenUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionFluoxetinePsychologyAnxietySocial anxietyIntervention (counseling)EtiologyClinical psychologyTicsPsychiatryMedicinePsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children with selective mutism (SM) restrict speech in some social environments, often resulting in substantial academic and social impairment. Although SM is considered rare, one or more children with SM can be found in most elementary schools. Assessment is performed to confirm the diagnosis, rule out psychological and medical factors that may account for the mutism, ascertain comorbid and exacerbating conditions needing treatment, and develop an intervention plan. Interventions are often multidisciplinary and focus on decreasing anxiety, increasing social speech and ameliorating SM-related impairment. Research is limited, but symptomatic improvement has been demonstrated with behavioral interventions and multimodal treatments that include school and family participation, as well as behavioral methods. Selective serotonin-reuptake inhibitors, especially fluoxetine, have also been found to be efficacious and merit consideration in severe cases. Persistence of some SM or anxiety symptoms despite treatment is common. Further development of treatments targeting specific etiological factors, comparative treatment studies and determination of optimal involvement of families and schools in treatment are needed to improve outcomes for children with SM.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,983
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,293 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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