A person-centered approach to understanding heterogeneity of youth receiving transdiagnostic treatment for emotional disorders.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Transdiagnostic models of youth psychopathology posit shared, underlying core features of emotional disorders that confer risk for and/or maintain symptoms. Youth may differ in the presence and severity of these underlying core features, and matching intervention strategies to such features may help personalize transdiagnostic interventions. We used latent profile analysis (LPA) to identify profiles of youth based on core underlying transdiagnostic dysfunctions and examined associations of profiles with treatment outcome. METHOD: = 3.2; 52% female; primarily White and Hispanic/Latinx). RESULTS: LPA identified three profiles characterized by differing levels of DT, affect, and ER. A Moderately Distressed and Dysregulated profile had the largest membership (65.1%) and poorer youth-reported anxiety and depression outcomes compared to a Distress Tolerant, Regulated Expressive profile (24.9%). A Distressed, High Affect Avoidant profile (10%) had the greatest baseline severity and the poorest depression outcomes, although most youth improved. CONCLUSIONS: Youth characterized by certain profiles of transdiagnostic core processes appear to have the poorest functioning and treatment prognosis, although most youth improved. Targeting these processes more directly and/or earlier in treatment may help to improve outcomes for youth. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,009 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».