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Enregistrement W3014506030 · doi:10.1177/1362361320909178

Clinical and parental predictors of emotion regulation following cognitive behaviour therapy in children with autism

2020· article· en· W3014506030 sur OpenAlexafffund
Diana Tajik‐Parvinchi, Linda Farmus, Robert A. Cribbie, Carly Albaum, Jonathan A. Weiss

Notice bibliographique

RevueAutism · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésPsychologyAutismClinical psychologyPsychological interventionPsychopathologyDevelopmental psychologyCognitionCBCLIntervention (counseling)Child Behavior ChecklistLogistic regressionAutism spectrum disorderExpressed emotionPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Difficulties with emotion regulation are common in children with autism. Although interventions targeting emotion regulation show promise, children’s individual treatment responses vary, and it is important to understand the factors that contribute to treatment change. The present study aimed to identify pre-treatment child characteristics and parent psychopathology that predict treatment response in a 10-week manualized cognitive behaviour therapy intervention for children with autism, 8–12 years of age. Exploratory best-subset regression analyses were first carried out to identify the optimal set of predictors. Logistic regressions were then conducted to determine whether these variables predicted reliable improvement. Outcome variables consisted of the lability/negativity and the emotion regulation subscales of the Emotion Regulation Checklist. Predictors included pre-treatment developmental, clinical, and parent psychopathology variables. Analyses revealed that youth who started the treatment with higher verbal reasoning, higher impairment in social motivation, and more anxious parents were more likely to show reliable improvements in emotion regulation. Youth who started the treatment with higher internalizing scores had lower odds of showing reliable improvement. Implications of our findings include facilitation of active involvement, avoidance of complex language, and the provision of additional supports. Further suggestions to inform clinical practice are discussed. Lay abstract Children with autism commonly experience difficulty controlling their emotions. Although existing treatments are successful in teaching critical emotion regulation skills, not all children improve. It is important to identify the factors that influence treatment response to be able to reach more children. This study aimed to identify child and parent characteristics that predict treatment response in a 10-week cognitive behaviour therapy treatment for children with autism, 8–12 years of age, and their parents. We found that youth who started the treatment with higher verbal abilities, who were more anxious in social situations, and had parents who were more anxious, were more likely to improve in learning new emotion regulation skills. We also found that children who had more physical discomforts or complaints before starting the treatment were less likely to improve in their negative expressions of emotion. Our study suggests that it is important for clinicians to promote active involvement and learning by avoiding complex language and to use more visual materials to supplement the learning process, and make sure that sessions are sensitive to the individual needs of participants.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,322
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations20
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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