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Enregistrement W4289525180 · doi:10.1007/s10578-022-01393-w

The Tutor of Resilience Program with Children Who Have Experienced Maltreatment: Mothers’ Involvement Matters

2022· article· en· W4289525180 sur OpenAlexaff
Francesca Giordano, C. Taurelli Salimbeni, Philip Jefferies

Notice bibliographique

RevueChild Psychiatry & Human Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesUniversità Cattolica del Sacro Cuore
Mots-clésAngerClinical psychologyPsychological interventionAnxietyPsychological resiliencePsychologyIntervention (counseling)DistressDepression (economics)MedicinePsychiatryPsychotherapist

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Resilience is a dynamic process involving the presence and interaction of personal and environmental factors that modify the impact of adversity. Resilience-building interventions are therefore important for improving trauma-related outcomes in children and caregivers exposed to adversity. This study examines the impact of the Tutor of Resilience (TOR) program on beneficiaries' trauma-related symptoms and on mother-child interactions in a group of children exposed to maltreatment (N = 186; mean age = 11.95; SD = 2.50). Assessments were completed at baseline and post-intervention. RM-ANOVAs indicated significant improvements for most trauma symptoms (anxiety, anger, post-traumatic stress, and disassociation, but not depression) in the intervention group relative to a control group (N = 88; mean age = 10.76; SD = 2.57), and indicated further improvements to anxiety and dissociation for the intervention group when mothers were involved. Mother-child interactions also improved over time, as did their overall trauma symptoms and distress. Findings support the effectiveness of the ToR, especially when involving mothers.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeObservationnel
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

Citations5
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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