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Enregistrement W2157784670 · doi:10.1177/1077559508315353

Meta-Analysis of Treatment for Child Sexual Behavior Problems: Practice Elements and Outcomes

2008· review· en· W2157784670 sur OpenAlexaff
Annick St. Amand, David Bard, Jane F. Silovsky

Notice bibliographique

RevueChild Maltreatment · 2008
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversité Laval
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChild Behavior ChecklistClinical psychologyPsychologyChecklistMeta-analysisChild sexual abuseBehavior managementDevelopmental psychologyMedicinePoison controlSexual abuseHuman factors and ergonomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This meta-analysis of 11 treatment outcome studies evaluated 18 specific treatments of sexual behavior problems (SBP) as a primary or secondary target. Specifically, it examines relations among child characteristics, treatment characteristics (including practice elements), and short-term outcome (including sexual and general behavior problems). Utilizing pre- and postintervention results, the overall degree of change over the course of treatment was estimated at a 0.46 and 0.49 standard deviation decline in SBP and general behavior problems, respectively. As hypothesized, the caregiver practice element Parenting/Behavior Management Skills (BPT) predicted the Child Sexual Behavior Inventory (and the Child Behavior Checklist when BPT was combined with caregiver Rules about Sexual Behaviors). In contrast, practice elements that evolved from Adult Sex Offender (ASO) treatments were not significant predictors. BPT and preschool age group provided the best model fit and more strongly predicted outcome than broad treatment type classifications (e.g., Play Therapy or Cognitive Behavior Therapy). Results question current treatments for children with SBP that are based on ASO models of treatment without caregiver involvement.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,986
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,032
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Devis d'étudeMéta-analyse
DomaineMéthodes
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

Citations103
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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