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Enregistrement W3083601786 · doi:10.3389/fpsyt.2020.00839

Study Protocol: The Coaching Alternative Parenting Strategies (CAPS) Study of Parent-Child Interaction Therapy in Child Welfare Families

2020· article· en· W3083601786 sur OpenAlexaff
Akhila Nekkanti, Rose Jeffries, Carolyn M. Scholtes, Lisa Shimomaeda, Kathleen A. J. DeBow, Jessica Wells, Emma R. Lyons, Ryan J. Giuliano, Felicia J. Gutierrez, Kyndl Woodlee, Beverly W. Funderburk, Elizabeth A. Skowron

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Center for Advancing Translational SciencesNational Institutes of HealthNational Institute on Drug AbuseUniversity of Oklahoma
Mots-clésCoachingPsychologyCognitionNeglectClinical psychologyChild abuseIntervention (counseling)Developmental psychologyObservational studyRandomized controlled trialPsychiatryMedicinePoison controlSuicide preventionPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Child maltreatment (CM) constitutes a serious public health problem in the United States with parents implicated in a majority of physical abuse and neglect cases. Parent-Child Interaction Therapy (PCIT) is an intensive intervention for CM families that uses innovative "bug-in-ear" coaching to improve parenting and child outcomes, and reduce CM recidivism; however, the mechanisms underlying its effects are little understood. The Coaching Alternative Parenting Strategies (CAPS) study aims to clarify the behavioral, neural, and physiological mechanisms of action in PCIT that support positive changes in parenting, improve parent and child self-regulation and social perceptions, and reduce CM in child welfare-involved families. METHODS: The CAPS study includes 204 child welfare-involved parent-child dyads recruited from Oregon Department of Human Services to participate in a randomized controlled trial of PCIT versus a services-as-usual control condition (clinicaltrials.gov, NCT02684903). Children ages 3-8 years at study entry and their parents complete a pre-treatment assessment prior to randomization and a post-treatment assessment 9-12 months post study entry. Dyads randomized to PCIT complete an additional, abbreviated assessment at mid-treatment. Each assessment includes individual and joint measures of parents' and children's cardiac physiology at rest, during experimental tasks, and in recovery; observational coding of parent-child interactions; and individual electroencephalogram (EEG) sessions including attentional and cognitive control tasks. In addition, parents and children complete an emotion regulation task and parents report on their own and their child's adverse childhood experiences and socio-cognitive processes, while children complete a cognitive screen and a behavioral measure of inhibitory control. Parents and children also provide anthropometric measures of allostatic load and 4-5 whole blood spots to assess inflammation and immune markers. CM recidivism is assessed for all study families at 6-month follow-up. Post-treatment and follow-up assessments are currently underway. DISCUSSION: Knowledge gained from this study will clarify PCIT effects on neurobehavioral target mechanisms of change in predicting CM risk reduction, positive, responsive parenting, and children's outcomes. This knowledge can help to guide efforts to tailor and adapt PCIT to vary in dosage and cost on the basis of individual differences in CM-risk factors.

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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,089
Score d'incertitude au seuil0,298

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0050,004
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,003
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0070,003
Communication savante0,0050,003
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0060,008
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0890,014

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations16
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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