Treatment Engagement as a Predictor of Therapy Outcome Following Cognitive Behaviour Therapy for Autistic Children
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Active engagement in one's therapy is a key contributor to successful outcomes. Research on child engagement in cognitive behaviour therapy (CBT) has largely focused on youth without autism. This longitudinal study examined multiple indicators of child engagement in relation to outcomes for autistic children who took part in CBT for emotion regulation. METHOD: = 9.58 years, SD = 1.44 years; 75% White). Indicators of child engagement included independent observer ratings of in-session involvement, as measured by the Child Involvement Rating Scale, and therapist ratings of the therapeutic relationship and homework completion using single-item measures. Indicators of engagement were measured at early (i.e., first third), middle (i.e., mid third), and late (i.e., final third) stages of treatment. Parent-reported emotion regulation was the primary treatment outcome, as measured by the Emotion Regulation Checklist. RESULTS: After controlling for pre-treatment scores, in-session involvement significantly predicted some aspects of post-treatment emotion regulation, whereas therapeutic relationship and homework completion did not. CONCLUSIONS: Child in-session involvement throughout therapy may be particularly relevant for treatment change. Addressing issues related to in-session involvement early in treatment may help to promote therapeutic success for autistic children.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».