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Enregistrement W2922152461 · doi:10.1002/bin.1664

Efficacy of functional analysis for informing behavioral treatment of inappropriate mealtime behavior: A systematic review and meta‐analysis

2019· review· en· W2922152461 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBehavioral Interventions · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueChild Nutrition and Feeding Issues
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFunctional analysisPsychologyDifferential reinforcementMeta-analysisExtinction (optical mineralogy)ReinforcementApplied behavior analysisBehavioral analysisThrowingClinical psychologyDevelopmental psychologyMedicineInternal medicineSocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Children diagnosed with a feeding disorder often exhibit inappropriate mealtime behavior such as throwing or swiping food, which can exacerbate feeding difficulties during treatment. We conducted a meta‐analysis of 86 behavioral treatments for inappropriate mealtime behavior from 23 studies to assess the extent to which treatments based on a pretreatment functional analysis were more efficacious than those treatments not based on a functional analysis. Procedural escape extinction and attention extinction for inappropriate mealtime behavior, as well as differential reinforcement for food acceptance or consumption, represented the most common treatments independent of whether a functional analysis was conducted. No difference was detected between treatments that were and were not based on a functional analysis, and mean effect size across measures was identical (79%). The requirement of a pretreatment functional analysis for inappropriate mealtime behavior is equivocal given that standard care often includes efficacious treatment components that are not informed by a functional analysis.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,752
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,020
Bibliométrie0,0020,002
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)0,0010,000

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 Opus0,436
Tête enseignante GPT0,497
Écart entre enseignants0,061 · 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