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Enregistrement W2169171260 · doi:10.1177/1362361313518124

Improving transportability of a cognitive-behavioral treatment intervention for anxiety in youth with autism spectrum disorders: Results from a US–Canada collaboration

2014· article· en· W2169171260 sur OpenAlexaffabout
Judy Reaven, Audrey Blakeley‐Smith, Tricia L. Beattie, April Sullivan, Eric J. Moody, Jessica Stern, Susan Hepburn, Isabel M. Smith

Notice bibliographique

RevueAutism · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensDalhousie UniversityIzaak Walton Killam Health Centre
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthNational Institute of Mental HealthU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésAutismAnxietyFidelityPsychologyIntervention (counseling)Clinical psychologyAutism spectrum disorderCognitive behavioral therapyCognitionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anxiety disorders frequently co-occur in youth with autism spectrum disorders. In addition to developing efficacious treatments for anxiety in children with autism spectrum disorders, it is important to examine the transportability of these treatments to real-world settings. Study aims were to (a) train clinicians to deliver Facing Your Fears: Group Therapy for Managing Anxiety in Children with High-Functioning Autism Spectrum Disorders to fidelity and (b) examine feasibility of the program for novel settings. A secondary aim was to examine preliminary youth treatment outcome. Results indicated that clinicians obtained excellent fidelity following a workshop and ongoing consultation. Acceptability ratings indicated that Facing Your Fears Therapy was viewed favorably, and critiques were incorporated into program revisions. Meaningful reductions in anxiety were reported posttreatment for 53% of children. Results support the initial effectiveness and transportability of Facing Your Fears Therapy in new clinical settings.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,166

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,263 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations38
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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