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Enregistrement W4317708412 · doi:10.1111/jmft.12628

Brief emotion‐focused family therapy: A 12‐month follow‐up study

2023· article· en· W4317708412 sur OpenAlexaff
Mirisse Foroughe, Dillon T. Browne, Prakash Thambipillai, Kristina Cordeiro, Robert T. Muller

Notice bibliographique

RevueJournal of Marital and Family Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensQueen's UniversityYork UniversityUniversity of WaterlooCentre for Social Innovation
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFamily therapyPsychologyPsychotherapistClinical psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study provides a 12-month follow-up evaluation of caregivers after participating in a 2-day Emotion-focused family therapy (EFFT) intensive, a brief intervention for caregivers of youth struggling with mental health difficulties. Caregivers (N = 498) of children (N = 337) completed measures of caregiver self-efficacy and child mental health difficulties 1 week before the intervention, immediately after the intervention, and at 4, 8, and 12-month follow-ups. Piecewise latent trajectory models revealed that parental self-efficacy showed a large immediate increase following the intervention, β = 1.61 (1.32, 2.14), and although this effect was attenuated by 4 months, β = -0.77 (-1.31, -0.52), it did not change further by 12 months. Reductions in child mental health difficulties were observed by 4 months, β = -0.54 (-0.77, -0.37), and remained stable through the 12-month follow-up. Caregivers reporting more increases in self-efficacy also reported greater reductions in their children's symptoms at 4 and 12 months.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,726
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,051
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,241 · 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.

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

Citations10
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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