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Enregistrement W3027984309 · doi:10.1177/1362361320918754

Considering efficacy and effectiveness trials of cognitive behavioral therapy among youth with autism: A systematic review

2020· review· en· W3027984309 sur OpenAlexafffund
Johanna Lake, Paula Tablon Modica, Victoria Chan, Jonathan A. Weiss

Notice bibliographique

RevueAutism · 2020
Typereview
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensYork UniversityUniversity of TorontoCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchKids Brain Health Network
Mots-clésAutismPsychologyCognitionAnxietyClinical psychologyCognitive behavioral therapyMental healthPsychotherapistPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive behavioral therapy is a widely studied and commonly used psychosocial intervention for treating emotional problems in individuals with autism. To date, most studies of cognitive behavioral therapy and autism have focused on efficacy. Effectiveness trials, by contrast, measure whether an intervention produces particular results under “real-world” clinical conditions. We conducted a systematic review of cognitive behavioral therapy interventions targeting affective disorders among youth with autism and (a) classified studies as either efficacy or effectiveness trials and (b) coded how the effectiveness trials reflect the implementation characteristics outlined in the Framework of Dissemination in Health Services Intervention Research. The systematic search yielded 2959 articles, with 33 studies meeting inclusion criteria. Thirteen studies were categorized as effectiveness and 20 as efficacy. We discuss how the effectiveness studies considered elements of the implementation framework and provide recommendations for future studies, including greater consideration and measurement of adoption and sustainability processes, as well as organizational- and system-level outcomes. Results shed light on our understanding of the effectiveness of cognitive behavioral therapy in routine clinical practice, how an implementation framework can be used to guide and improve effectiveness studies, and identify barriers, facilitators, and gaps in the implementation process. Lay abstract Cognitive behavioral therapy is a common treatment for emotional problems in people with autism. Most studies of cognitive behavioral therapy and autism have focused on efficacy, meaning whether a treatment produces results under “ideal” conditions, like a lab or research setting. Effectiveness trials, by contrast, investigate whether a treatment produces results under “real-world” conditions, like a community setting (e.g. hospital, community mental health center, school). There can be challenges in bringing a cognitive behavioral therapy treatment out of a lab or research setting into the community, and the field of implementation science uses frameworks to help guide researchers in this process. In this study, we reviewed efficacy and effectiveness studies of cognitive behavioral therapy treatments for emotional problems (e.g. anxiety, depression) in children and youth with autism. Our search found 2959 articles, with 33 studies meeting our criteria. In total, 13 studies were labelled as effectiveness and 20 as efficacy. We discuss how the effectiveness studies used characteristics of an implementation science framework, such as studying how individuals learn about the treatment, accept or reject it, how it is used in the community over time, and any changes that happened to the individual or the organization (e.g. hospital, school, community mental health center) because of it. Results help us better understand the use of cognitive behavioral therapy in the community, including how a framework can be used to improve effectiveness studies.

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)0,066
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,272
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
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 enseignants0,066
Score d'incertitude au seuil0,349

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0660,272
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,015
Bibliométrie0,0150,012
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0070,007
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0050,003
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 Opus0,199
Tête enseignante GPT0,420
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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