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Enregistrement W2946569701 · doi:10.1111/jar.12619

Third‐wave therapies and adults with intellectual disabilities: A systematic review

2019· review· en· W2946569701 sur OpenAlexaff
Christopher W. Patterson, Jonathan Williams, Robert S. P. Jones

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Research in Intellectual Disabilities · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDown syndrome and intellectual disability research
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychologyPhysical medicine and rehabilitationIntellectual disabilityMedicineClinical psychologyCognitive psychologyGerontologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Third-wave therapies appear to produce positive outcomes for people without intellectual disabilities. This systematic review aimed to establish which third-wave therapies have been adapted for adults with intellectual disabilities and whether they produced positive outcomes. METHOD: Four databases were searched systematically (PsycINFO, Web of Science, MEDLINE and PubMed), yielding 1,395 results. Twenty studies (N = 109) met the present review's inclusion/exclusion criteria. RESULTS: Included studies used mindfulness-based approaches, dialectical behaviour therapy, compassion focused therapy and acceptance and commitment therapy. Due to considerable heterogeneity in the designs and outcome measures used, a meta-analysis was not possible. CONCLUSIONS: Evidence indicated that third-wave therapies improved mental health symptoms for some and improved challenging/offending behaviour, smoking and mindfulness/acceptance skills for most. These findings must be interpreted with caution due to the low methodological quality of included studies. Future research should build on the current evidence base, using scientifically rigorous designs and standardized measures.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,088
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,161
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,088
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0110,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,005
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,200
Tête enseignante GPT0,421
Écart entre enseignants0,220 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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