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Enregistrement W4392285488 · doi:10.1177/00099228241234229

Feasibility and Acceptability of a Pediatric Primary Care Physician Training for Anxiety Screening and Evidence-based Intervention

2024· article· en· W4392285488 sur OpenAlexaff
Julie A. Wojtaszek, Hannah L. Ham, Teryn Bruni, Eleah Sunde, Claudia Drossel, Alexandros Maragakis

Notice bibliographique

RevueClinical Pediatrics · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild and Adolescent Psychosocial and Emotional Development
Établissements canadiensAlgoma University
Organismes subventionnairesHealth Resources and Services Administration
Mots-clésMedicineAnxietyPsychological interventionIntervention (counseling)PopulationPrimary careFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Anxiety is one of the most prevalent psychological conditions in the pediatric population, and its associated impairments often persist into adulthood. Pediatricians are in a unique position to screen, briefly intervene, and facilitate treatment to prevent long-term impacts. However, they often do not have adequate training to do so. The current study addressed this gap by providing a brief online educational workshop aimed to promote: (1) screening for anxiety and (2) follow-up with appropriate evidence-based interventions. Fifty-three providers participated, and 38 completed surveys pre- and post-training. Findings indicate acceptability of the training to providers, improved knowledge related to anxiety, and increased readiness to manage anxiety during a medical visit. This study supports the utility of a brief, online training on screening and provision of evidence-based treatment for anxiety in pediatric primary care.

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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,425
Score d'incertitude au seuil0,514

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 Opus0,179
Tête enseignante GPT0,419
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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