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Enregistrement W4399176028 · doi:10.1186/s12913-024-11033-9

Utility of a virtual small group cognitive behaviour program for autistic children during the pandemic: evidence from a community-based implementation study

2024· article· en· W4399176028 sur OpenAlexafffund
Vivian Lee, Nisha Vashi, Flora Roudbarani, Paula Tablon Modica, Ava Pouyandeh, Teresa Sellitto, Alaa Ibrahim, Stephanie H. Ameis, Alex Elkader, Kylie M. Gray, Connor M. Kerns, Meng‐Chuan Lai, Johanna Lake, Kendra Thomson, Jonathan A. Weiss

Notice bibliographique

RevueBMC Health Services Research · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensBrock UniversityChild and Family Research InstituteCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of TorontoUniversity of British ColumbiaYork UniversityCarleton University
Organismes subventionnairesKids Brain Health Network
Mots-clésAutismMental healthSocioemotional selectivity theoryPsychological interventionContext (archaeology)MedicinePublic healthRandomized controlled trialHealth administrationPsychiatryClinical psychologyPsychologyGerontologyNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Autistic children often experience socioemotional difficulties relating to emotion regulation and mental health problems. Supports for autistic children involve the use of adapted interventions that target emotion regulation and social skills, alongside mental health symptoms. The Secret Agent Society Small Group (SAS: SG), an adapted cognitive behavioural program, has demonstrated efficacy through lab-delivered randomized control trials. However, research is still needed on its effectiveness when delivered by publicly funded, community-based autism providers under real-world ecologically valid conditions, especially within the context of a pandemic. The COVID-19 pandemic has disrupted access to community-based supports and services for autistic children, and programs have adapted their services to online platforms. However, questions remain about the feasibility and clinical utility of evidence-based interventions and services delivered virtually in community-based settings. METHODS: The 9-week SAS: SG program was delivered virtually by seven community-based autism service providers during 2020-2021. The program included the use of computer-based games, role-playing tasks, and home missions. Caregivers completed surveys at three timepoints: pre-, post-intervention, and after a 3-month follow-up session. Surveys assessed caregivers' perception of the program's acceptability and level of satisfaction, as well as their child's social and emotional regulation skills and related mental health challenges. RESULTS: A total of 77 caregivers (94% gender identity females; Mean = 42.1 years, SD = 6.5 years) and their children (79% gender identity males; Mean = 9.9 years, SD = 1.3 years) completed the SAS: SG program. Caregivers agreed that the program was acceptable (95%) and were highly satisfied (90%). Caregivers reported significant reduction in their child's emotion reactivity from pre- to post-intervention (-1.78 (95% CI, -3.20 to -0.29), p = 0.01, d = 0.36), that continued to decrease after the 3-month booster session (-1.75 (95% CI, -3.34 to -0.16), p = 0.02, d = 0.33). Similarly, improvements in anxiety symptoms were observed (3.05 (95% CI, 0.72 to 5.36), p = 0.006, d = 0.39). CONCLUSIONS: As online delivery of interventions for autistic children remains popular past the pandemic, our findings shed light on future considerations for community-based services, including therapists and agency leaders, on how best to tailor and optimally deliver virtually based programming. TRIAL REGISTRATION: This study has been registered with ISRCTN Registry (ISRCTN98068608) on 15/09/2023. The study was retroactively registered.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,034
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,201
Tête enseignante GPT0,509
Écart entre enseignants0,308 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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