Online Family Problem-solving Treatment for Pediatric Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: To determine whether online family problem-solving treatment (OFPST) is more effective in improving behavioral outcomes after pediatric traumatic brain injury with increasing time since injury. METHODS: This was an individual participant data meta-analysis of outcome data from 5 randomized controlled trials of OFPST conducted between 2003 and 2016. We included 359 children ages 5 to 18 years who were hospitalized for moderate-to-severe traumatic brain injury 1 to 24 months earlier. Outcomes, assessed pre- and posttreatment, included parent-reported measures of externalizing, internalizing, and executive function behaviors and social competence. RESULTS: Participants included 231 boys and 128 girls with an average age at injury of 13.6 years. Time since injury and age at injury moderated OFPST efficacy. For earlier ages and short time since injury, control participants demonstrated better externalizing problem scores than those receiving OFPST (Cohen’s d = 0.44; P = .008; n = 295), whereas at older ages and longer time since injury, children receiving OFPST had better scores (Cohen’s d = −0.60; P = .002). Children receiving OFPST were rated as having better executive functioning relative to control participants at a later age at injury, with greater effects seen at longer (Cohen’s d = −0.66; P = .009; n = 298) than shorter (Cohen’s d = −0. 28; P = .028) time since injury. CONCLUSIONS: OFPST may be more beneficial for older children and when begun after the initial months postinjury. With these findings, we shed light on the optimal application of family problem-solving treatments within the first 2 years after injury.
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 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».