A Delphi consensus among experts on assessment and treatment of disruptive mood dysregulation disorder
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The aim of this study was to explore consensus among clinicians and researchers on how to assess and treat Disruptive Mood Dysregulation Disorder (DMDD). Methods: The Delphi method was used to organize data collected from an initial sample of 23 child psychiatrists and psychologists. Three rounds of closed/open questions were needed to achieve the objective. Results: Fifteen experts in the field completed the whole study. Finally, 122 proposals were validated and 5 were rejected. Globally, consensus was more easily reached on items regarding assessment than on those regarding treatment. Specifically, experts agreed that intensity, frequency, and impact of DMDD symptoms needed to be measured across settings, including with parents, siblings, peers, and teachers. While a low level of consensus emerged regarding optimal pharmacological treatment, the use of psychoeducation, behavior-focused therapies (e.g., dialectical behavior therapy, chain analysis, exposure, relaxation), and systemic approaches (parent management training, family therapy, parent-child interaction therapy) met with a high degree of consensus. Conclusion: This study presents recommendations that reached a certain degree of consensus among researchers and clinicians regarding the assessment and treatment of youths with DMDD. These findings may be useful to clinicians working with this population and to researchers since they also highlight non-consensual areas that need to be further investigated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,243 | 0,186 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».