Prevalence and Treatment of Anxiety Disorders in Children and Adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Using meta-analysis and physician billing data, the prevalence and efficacy of treatments for anxiety disorders in children and adolescents was elucidated. To use billing data from the Calgary Health Region (CHR) to determine anxiety disorder prevalence rates. Meta-analysis was performed to compare treatment efficacy of two leading interventions for anxiety disorders in youth. We sought to examine the prevalence of anxiety disorders in the CHR, and evaluate the efficacy of cognitive behavioural therapy (CBT) and attention bias modification (ABM) for the treatment of anxiety disorders in youth. Physician billing data was used to identify 303 938 unique individuals diagnosed with an anxiety disorder. Effect sizes for CBT/ABM treatments were calculated for clinician and self-report measures and displayed in forest plots, allowing comparison of treatment efficacy. The 16-year cumulative anxiety disorder prevalence rate was 28.8% in the CHR, while the annual rate increased from 1.5% to 2.1% from 1994 to 2009. There was no evidence of efficacy for the ABM treatment. 80% of the CBT studies showed efficacy of the treatment as rated by clinicians, but none showed significant improvement in self-report measures. Analysis revealed the ABM placebo was more effective than ABM, and significantly more efficacious than CBT. The prevalence of anxiety disorders in the CHR increased by 40% from 1993 to 2009. Meta-analysis revealed no evidence of efficacy for ABM. CBT only showed efficacy in terms of clinician-rated measures; possible evidence of clinician bias. Ultimately, revision of current ABM methods is necessary.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,016 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».