Online Problem Solving for Adolescent Brain Injury: A Randomized Trial of 2 Approaches
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Adolescent traumatic brain injury (TBI) contributes to deficits in executive functioning and behavior, but few evidence-based treatments exist. We conducted a randomized clinical trial comparing Teen Online Problem Solving with Family (TOPS-Family) with Teen Online Problem Solving with Teen Only (TOPS-TO) or the access to Internet Resources Comparison (IRC) group. METHODS: Children, aged 11 to 18 years, who sustained a complicated mild-to-severe TBI in the previous 18 months were randomly assigned to the TOPS-Family (49), TOPS-TO (51), or IRC group (52). Parent and self-report measures of externalizing behaviors and executive functioning were completed before treatment and 6 months later. Treatment effects were examined using linear regression models, adjusting for baseline symptom levels. Age, maternal education, and family stresses were examined as moderators. RESULTS: The TOPS-Family group had lower levels of parent-reported executive dysfunction at follow-up than the TOPS-TO group, and differences between the TOPS-Family and IRC groups approached significance. Maternal education moderated improvements in parent-reported externalizing behaviors, with less educated parents in the TOPS-Family group reporting fewer symptoms. On the self-report Behavior Rating Inventory of Executive Functions, treatment efficacy varied with the level of parental stresses. The TOPS-Family group reported greater improvements at low stress levels, whereas the TOPS-TO group reported greater improvement at high-stress levels. The TOPS-TO group did not have significantly lower symptoms than the IRC group on any comparison. CONCLUSION: Findings support the efficacy of online family problem solving to address executive dysfunction and improve externalizing behaviors among youth with TBI from less advantaged households. Treatment with the teen alone may be indicated in high-stress families.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».