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Enregistrement W3046951941 · doi:10.1080/14616734.2020.1799047

Improving parent–child interactions in maltreating families with the Attachment Video-feedback Intervention: Parental childhood trauma as a moderator of treatment effects

2020· article· en· W3046951941 sur OpenAlexafffund
Sabine van der Asdonk, Chantal Cyr, Lenneke R. A. Alink

Notice bibliographique

RevueAttachment & Human Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaStichting Jo Kolk Studiefonds
Mots-clésModerationPsychologyPsychological interventionIntervention (counseling)Randomized controlled trialDevelopmental psychologyClinical psychologyParent trainingMedicinePsychiatrySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research is demonstrating the effectiveness of attachment-based interventions for maltreating families. However, parents’ own traumatic childhood experiences may interfere with treatment effects. The current study investigated in a sample of maltreating families whether effects of the Attachment Video-feedback Intervention (AVI) on parent–child interactive quality were moderated by parental childhood trauma. Families were randomized to receive AVI (n = 29) or a Psychoeducative intervention (PI; n = 19), or they were in anon-randomized comparison group (RS; n = 40). Parents filled out the Childhood Trauma Questionnaire and videotapes of parent–child interactions were coded for interactive quality. Parents who received AVI showed improved parent–child interactive quality compared to parents in PI and RS groups. However, parents with more severe levels of childhood trauma showed less improvements. Future research should explore whether clinical attention with a specific focus on trauma would increase treatement effects.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0080,000

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 Opus0,025
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,286 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations23
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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