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Enregistrement W4210878887 · doi:10.1097/htr.0000000000000766

Parent Interventions Improve Behavior After Pediatric Traumatic Brain Injury: A Systematic Review and Meta-analysis

2022· review· en· W4210878887 sur OpenAlexaff
Carly A. Cermak, Sarah McCabe, Brianna Kuchurean, Julia Schaefer, Anna Tendera, Deryk S. Beal

Notice bibliographique

RevueJournal of Head Trauma Rehabilitation · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensHolland Bloorview Kids Rehabilitation Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisTraumatic brain injuryPsychological interventionMedicinePsychologyPhysical medicine and rehabilitationPsychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To examine child behavior change scores from randomized controlled trials (RCTs) of parent interventions for pediatric traumatic brain injury (TBI). METHODS: MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and CINAHL were searched to identify studies that examined parent interventions for pediatric TBI. Inclusion criteria included (i) a parent intervention for children with TBI; (ii) an RCT study design; (iii) statistical data for child behavior outcome(s); and (iv) studies that were published in English. RESULTS: Seven studies met inclusion criteria. All interventions reported improved child behavior after pediatric TBI; however, child and parent factors contributed to behavior change scores in some interventions. Factors found to contribute to the level of benefit included age of child, baseline behavior levels, sociodemographics (eg, parent income, parent education), and parent mental health. CONCLUSION: Improved child behavior outcomes resulting from parent interventions for pediatric TBI are well supported by the evidence in the peer-reviewed literature. Clinicians are encouraged to consider child and parent factors as they relate to child behavior outcomes.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,018
Bibliométrie0,0060,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,244
Tête enseignante GPT0,485
Écart entre enseignants0,241 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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