Assessment Tools for Children who Experience Traumatic Loss: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Children who experience the traumatic (i.e., violent and/or unexpected) death of a loved one are at risk for a range of adverse developmental and mental health problems, including pathological processes of grief. Over the last decades, conceptualizations of maladaptive grief have varied, resulting in a range of assessment tools and no “gold standard” measure to assess symptoms of prolonged grief in children. The current paper is a systematic review of studies that measured grief in children who experienced traumatic loss in order to determine the measures currently used in the literature with children who experience traumatic loss. Searches were conducted according to the preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses in PUBMED, PsycINFO, and OVID and through hand searches of relevant reference lists. Two authors reviewed each study yielded by searches and conducted data extraction on included studies. Studies were included if they were peer-reviewed, included a measure of grief, and consisted of samples of children (age 18 and younger) whereby at least a portion experienced traumatic loss. Thirty-nine studies met inclusion criteria, from which 17 measures were identified. The most commonly used measure was the Inventory of Complicated Grief ( n = 10 studies) followed by the Extended Grief Inventory ( n = 6). Most studies used different measures and variations of the same measures to assess similar constructs. All but one measure relied on child self-report. More standardization of measurement across studies is needed, along with parent and/or teacher reported measures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 tête enseignante, 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 ».