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Enregistrement W2313112312 · doi:10.1037/a0031133

Does it work in the real world? The effectiveness of treatments for psychological problems in children and adolescents.

2013· article· en· W2313112312 sur OpenAlexaff
Catherine M. Lee, Catherine Horvath, John Hunsley

Notice bibliographique

RevueProfessional Psychology Research and Practice · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWork (physics)PsychologyDevelopmental psychologyApplied psychologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Despite the availability of hundreds of treatment studies in the scientific literature, we know little about whether these treatments work in regular practice. We present an updated review of treatment effectiveness studies for psychological problems in children and adolescents. A literature search yielded 20 recent articles describing effectiveness studies for the treatment of anxiety disorders, depression, and disruptive behavior problems. We compared data from these effectiveness studies with two benchmarks reported in meta-analyses of efficacy trials: the numbers of clients who completed services and the improvements found in those who completed services. All studies of the treatment of internalizing disorders reported completion rates above 80%; the majority of parenting interventions for the treatment of disruptive behavior problems reported that more than 75% of parents who began services completed them. The improvement rates reported in effectiveness studies for internalizing problems were comparable to the benchmarks reported in efficacy studies. There was greater variability in the treatment of disruptive behavior problems, with several studies outperforming the benchmark, and a smaller number yielding poorer results. Practitioners should be encouraged to see promising results that suggest evidence-based treatments for child and adolescent disorders can be effective when used in typical 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 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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,038
Score d'incertitude au seuil0,355

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,086
Tête enseignante GPT0,473
Écart entre enseignants0,387 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations70
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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