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Enregistrement W4315651164 · doi:10.1111/eip.13395

Paediatric eating disorders: Exploring virtual family therapy during a global pandemic

2023· article· en· W4315651164 sur OpenAlexaff
Jessica Pereira, Ahmed Boachie, Caitlin Shipley, Martha McLeod, Stephen Garfinkel, Janet Dowdall

Notice bibliographique

RevueEarly Intervention in Psychiatry · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensUniversity of TorontoSouthlake Regional Health Center
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEating disordersExploratory researchFamily therapyMedicineAssociation (psychology)Exact testClinical psychologyPsychologyPsychiatryPsychotherapistInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: Explore treatment response and effectiveness of virtual treatment for a paediatric eating disorder sample. METHODS: Twenty patients and their families who received either virtual or in-person family therapy were included in the study. Family therapy was informed by family-based treatment (FBT) principles. Patients' weight restoration at 1, 3, and 6 months after starting treatment was examined. Independent sample t tests assessed group differences and a Fisher exact test was used to evaluate the association between treatment group and weight restoration. RESULTS: Weight restoration did not significantly differ between treatment groups (virtual vs. in-person) at any time point and there was no association between group and remission weight at 6 months. CONCLUSIONS: Study results are considered exploratory. Future research addressing study limitations is needed. Results suggest that paediatric eating disorder patients may benefit from family therapy delivered via a virtual platform.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,055
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,294 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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