The effectiveness and cost-effectiveness of the Incredible Years<sup>®</sup>Teacher Classroom Management programme in primary school children: results of the STARS cluster randomised controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: We evaluated the effectiveness and cost-effectiveness of the Incredible Years® Teacher Classroom Management (TCM) programme as a universal intervention, given schools' important influence on child mental health. METHODS: A two-arm, pragmatic, parallel group, superiority, cluster randomised controlled trial recruited three cohorts of schools (clusters) between 2012 and 2014, randomising them to TCM (intervention) or Teaching As Usual (TAU-control). TCM was delivered to teachers in six whole-day sessions, spread over 6 months. Schools and teachers were not masked to allocation. The primary outcome was teacher-reported Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ) Total Difficulties score. Random effects linear regression and marginal logistic regression models using Generalised Estimating Equations were used to analyse the outcomes. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN84130388. RESULTS: Eighty schools (2075 children) were enrolled; 40 (1037 children) to TCM and 40 (1038 children) to TAU. Outcome data were collected at 9, 18, and 30-months for 96, 89, and 85% of children, respectively. The intervention reduced the SDQ-Total Difficulties score at 9 months (mean (s.d.):5.5 (5.4) in TCM v. 6.2 (6.2) in TAU; adjusted mean difference = -1.0; 95% CI-1.9 to -0.1; p = 0.03) but this did not persist at 18 or 30 months. Cost-effectiveness analysis suggested that TCM may be cost-effective compared with TAU at 30-months, but this result was associated with uncertainty so no firm conclusions can be drawn. A priori subgroup analyses suggested TCM is more effective for children with poor mental health. CONCLUSIONS: TCM provided a small, short-term improvement to children's mental health particularly for children who are already struggling.
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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 | 0,012 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».