Psychosocial Interventions for Attention Deficit/Hyperactivity Disorder: A Systematic Review and Meta-Analysis by the CADDRA Guidelines Work GROUP
Notice bibliographique
Résumé
Multiple psychosocial interventions to treat ADHD symptoms have been developed and empirically tested. However, no clear recommendations exist regarding the utilization of these interventions for treating core ADHD symptoms across different populations. The objective of this systematic review and meta-analysis by the CADDRA Guidelines work Group was to generate such recommendations, using recent evidence. Randomized controlled trials (RCT) and meta-analyses (MA) from 2010 to 13 February 2020 were searched in PubMed, PsycINFO, EMBASE, EBM Reviews and CINAHL. Studies of populations with significant levels of comorbidities were excluded. Thirty-one studies were included in the qualitative synthesis (22 RCT, 9 MA) and 24 studies (19 RCT, 5 MA) were included in the quantitative synthesis. Using three-level meta-analyses to pool results of multiple observations from each RCT, as well as four-level meta-analyses to pool results from multiples outcomes and multiple studies of each MA, we generated recommendations using the GRADE approach for: Cognitive Behavioral Therapy; Physical Exercise and Mind-Body intervention; Caregiver intervention; School-based and Executive intervention; and other interventions for core ADHD symptoms across Preschooler, Child, Adolescent and Adult populations. The evidence supports a recommendation for Cognitive Behavioral Therapy for adults and Caregiver intervention for Children, but not for preschoolers. There were not enough data to provide recommendations for the other types of psychosocial interventions. Our results are in line with previous meta-analytic assessments; however, they provide a more in-depth assessment of the effect of psychosocial intervention on core ADHD symptoms.
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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 | 0,047 | 0,089 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».