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Enregistrement W2736303211 · doi:10.22374/1710-6222.24.2.5

Emotional Understanding in School-Aged Children with Fetal Alcohol Spectrum Disorders: A Promising Target for Intervention

2017· article· en· W2736303211 sur OpenAlexvenueno aff
Christie L. M. Petrenko, Mary E. Pandolfino, Julie Perkins Quamma, Heather Carmichael Olson

Notice bibliographique

RevueJournal of Population Therapeutics and Clinical Pharmacology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on Alcohol Abuse and AlcoholismCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésNormativeIntervention (counseling)PsychopathologyPsychologyClinical psychologyFetal alcoholDevelopmental psychologyMental healthFetal alcohol syndromeMedicinePsychiatryAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Children with fetal alcohol spectrum disorders (FASD) are at high risk for secondary conditions, including mental health difficulties. Data on both children with typical development and other clinical conditions suggest that limited emotional understanding (EU) raises risk for psychopathology, but little is known about EU in FASD. OBJECTIVES: To determine if EU is a reasonable treatment target for children with FASD. METHODS: 56 children (6-13 years) with FASD completed the Kusche Affective Interview-Revised, a verbal interview measure of EU. RESULTS: Children showed striking delays in EU (2-5 years delay) relative to published normative data, despite mean IQ (IQ=94.56) within normal limits. Individual variability was considerable even after accounting for age and verbal IQ. CONCLUSIONS: Despite variability in individual differences, treatments targeting EU may benefit children with FASD as components within a comprehensive, tailored intervention focused on child self-regulation and caregiver behavior management.

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)0,001
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,322

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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 Opus0,078
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,342 · 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

Citations10
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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