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Enregistrement W2767131282 · doi:10.1177/1087054717737162

A Measure of Emotional Regulation and Irritability in Children and Adolescents: The Clinical Evaluation of Emotional Regulation–9

2017· article· en· W2767131282 sur OpenAlexaff
Jenna Pylypow, Declan Quinn, Don Duncan, Lloyd Balbuena

Notice bibliographique

RevueJournal of Attention Disorders · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensInterior HealthUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRasch modelPsychologyIrritabilityEmotional regulationClinical psychologyRating scaleScale (ratio)Developmental psychologyEmotional disorderPsychiatryAnxiety

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: To develop a scale for emotional regulation using item response theory. Method: Eighteen Swanson Nolan and Pelham (SNAP-IV) items that loaded on an emotional dysregulation factor were submitted to Rasch analysis. After eliminating the items that violated Rasch criteria, the remaining items were examined for reliability and validated against the Conners’ emotional lability index. Results: A nine-item scale for emotional regulation was developed that satisfies the Rasch model and reliably distinguishes emotionally dysregulated/irritable children and adolescents. A score of 4 or higher in this scale has optimal accuracy for identifying children and adolescents with current significant dysfunction in emotional regulation. Among youth with ADHD inattentive, hyperactive–impulsive, and combined types, 42%, 56%, and 71% met the Clinical Evaluation of Emotional Regulation–9 (CEER-9) threshold for emotional lability, respectively. Conclusion: A nine-item scale whose sum total is a measure of emotional regulation is proposed as a tool for clinical and research purposes.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,372

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
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 savante0,0000,001
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 Opus0,057
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,320 · 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

Citations19
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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