Review: Adverse event monitoring and reporting in studies of pediatric psychosocial interventions: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adverse event monitoring in studies of psychotherapy is crucial to clinical decision-making, particularly for weighing of benefits and harms of treatment approaches. In this systematic review, we identified how adverse events are defined, measured, and reported in studies of psychosocial interventions for children with mental disorders. METHOD: Medline, PsycINFO, Embase, ProQuest Dissertations and Theses Global, and the Cochrane Library were searched from January 2011-January 2023, and Google Scholar from January 2011-February 2023. English language experimental and quasi-experimental studies that evaluated the efficacy or effectiveness of psychosocial interventions for childhood mental disorders were included. Information on the definition, assessment, and report of adverse events was extracted using a checklist based on Good Clinical Practice guidelines. RESULTS: In this review, 117 studies were included. Studies most commonly involved treating anxiety disorders or obsessive-compulsive disorder (32/117; 27%); 44% of the experimental interventions tested (52/117) were cognitive behavioral therapies. Adverse events were monitored in 36 studies (36/117; 31%) with a protocol used in 19 of these studies to guide monitoring (19/36; 53%). Twenty-seven different events were monitored across the studies with hospitalization the most frequently monitored (3/36; 8%). Event severity was fully assessed in 6 studies (17%) and partially assessed in 12 studies (33%). Only 4/36 studies (11%) included assessing events for cause. CONCLUSIONS: To date, adverse events have been inconsistently defined, measured and reported in psychosocial intervention studies of childhood mental health disorders. Information on adverse events is an essential knowledge component for understanding the potential impacts and risks of therapeutic interventions.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».