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Enregistrement W2961583591 · doi:10.1136/ebmental-2019-300096

Six decades of preventing and treating childhood anxiety disorders: a systematic review and meta-analysis to inform policy and practice

2019· review· en· W2961583591 sur OpenAlexaff
Christine R. Schwartz, Jenny Lou Barican, D. Yung, Yufei Zheng, Charlotte Waddell

Notice bibliographique

RevueEvidence-Based Mental Health · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensSimon Fraser University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnxietyPsychological interventionCINAHLPsychosocialRandomized controlled trialCognitive behavioral therapyClinical psychologyPsycINFOCoping (psychology)MedicinePsychiatryPsychologyMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Question Anxiety disorders are the most prevalent childhood mental disorders. They also start early and persist, causing high individual and collective costs. To inform policy and practice, we therefore asked: What is the best available research evidence on preventing and treating these disorders? Methods We sought randomised controlled trials (RCTs) evaluating interventions addressing anxiety problems in young people. We identified RCTs by searching CINAHL, ERIC, MEDLINE, PsycINFO and Web of Science. Thirty-three RCTs met inclusion criteria—evaluating 8 prevention programmes, 12 psychosocial treatments and 7 pharmacological treatments. We then conducted meta-analyses by intervention type. Findings For prevention, the cognitive-behavioural therapy (CBT) programme Coping and Promoting Strength stood out for reducing anxiety diagnoses. For psychosocial treatment, 9 CBT interventions also reduced diagnoses: Cool Kids ; C ool Little Kids Plus Social Skills; Coping Cat; Coping Koala; One-Session Treatment; Parent Education Program; Skills for Academic and Social Success; Strongest Families and Timid to Tiger . Successful CBT interventions were used with children ranging from pre-schoolers to teens in homes, communities/schools and clinics. For pharmacological treatment, selective-serotonergic-reuptake-inhibitors (SSRIs) significantly improved symptoms. Fluoxetine stood out for also reducing post-test diagnoses, but caused adverse events. Meta-analyses indicated strongest effects for CBT (Log OR=0.95; 95% CI, 0.69 to 1.21) and SSRI treatments (1.57; 1.09 to 2.06). Conclusions CBT is effective for preventing and treating childhood anxiety—across a range of ages and formats. Fluoxetine is also an effective treatment but side effects must be managed. CBT prevention and treatment interventions should be made widely available, adding fluoxetine in severe cases.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,055
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,093
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0550,093
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0190,027
Bibliométrie0,0110,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0060,004
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,451
Écart entre enseignants0,324 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations61
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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