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Enregistrement W3046488281 · doi:10.5897/ijmms.9000045

Biofeedback application for somatoform disorders and attention deficit hyperactivity disorder (ADHD) in children

2009· article· en· W3046488281 sur OpenAlexaboutno aff
Nada Pop‐Jordanova

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Medicine and Medical Sciences · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAttention Deficit Hyperactivity Disorder
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurofeedbackBiofeedbackAttention deficit hyperactivity disorderMedicineElectroencephalographyPsychiatryClinical psychologyPhysical therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Biofeedback is a modern computer-related technique used mainly for assessment and therapy of psychophysiological disorders. The influx of about 800 patients per year with stress related disorders is the cause of extensive clinical use of biofeedback in our Department. In this article some results obtained with electrodermal (EDR) and electroencephalography (EEG) biofeedback in the assessment and therapy of children with two most common disorders somatoform and Attention Deficit Hyperactivity Disorder in the period of fifteen years are presented and discussed. The two groups of patients comprised 243 children with somatoform problems (age 10.31 ± 2.75 years) and 50 children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (age 11.11 ± 4.51 years). Before application of individually adapted biofeedback modalities, interviews with parents and children, large scale of psychometric tests, as well as evaluations with Quantitative EEG (Mitzar, Russia) were performed. For EDR biofeedback relax plus and Inner Tunner Professional, Ultramind, UK, while for EEG biofeedback Biograph ProComp, Thought Technology LTD, Canada were applied. For somatoform problems 10 - 15 sessions of EDR biofeedback were sufficient, while for Attention Deficit Hyperactivity Disorder the number of needed sessions was 20 - 40, twice a week. Our experiences with these non-pharmacologic methods in the assessment and therapy of somatoform problems and Attention Deficit Hyperactivity Disorder  are quite positive, providing that biofeedback is combined with psychological support and cognitive-behavioral psychotherapy. The results showed that the EDR biofeedback is more effective in the case of somatoform disorders, and the EEG biofeedback (neurofeedback) in the case of Attention Deficit Hyperactivity Disorder. Still, EDR biofeedback appeared to be more preferable method by young children than EEG biofeedback, either as a unique treatment or as a first step preceding the neurofeedback therapy. Key words: Electrodermal biofeedback, EEG-biofeedback, somatofoam disorders, ADHD

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,335 · 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

Citations19
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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