Parent training for disruptive behavior symptoms in attention deficit hyperactivity disorder: a randomized clinical trial
Notice bibliographique
Résumé
Background Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder (ADHD) affects 5% of children and 2.5% of adults worldwide. Comorbidities are frequent, and Oppositional Defiant Disorder (ODD) reaches 50%. Family environment is crucial for the severity of behaviors and for prognosis. In middle-income countries, access to treatment is challenging, with more untreated children than those under treatment. Face-to-face behavioral parent training (PT) is a well-established intervention to improve child behavior and parenting. Method A clinical trial was designed to compare PT-online and face-to-face effects to a waiting list group. Outcomes were the ADHD and ODD symptoms, parental stress and styles, and quality of life. Families were allocated into three groups: standard treatment (ST), ST + PT online, and ST + Face-to-Face PT. We used repeated measures ANOVA for pre × post treatment analysis corrected for multiple comparisons. Results and discussion Parent training was effective in reducing symptoms of ADHD ( p = 0.030) and ODD ( p = 0.026) irrespective of modality ( p = 1.000). The combination of ST and PT was also associated with better quality of life in the physical domain for patients ( p = 0.009) and their parents ( p = 0.050). In addition to preliminary data, online intervention seems effective for parenting and improving social acceptance of children. The potential to reach many by an online strategy with a self-directed platform may imply effectiveness with a low cost for public health to support parents’ symptoms management.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 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 ».