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Enregistrement W4407748035 · doi:10.1177/15407969251319255

Evaluating the Long-Term Efficacy of a Trauma-Informed Approach to Addressing Challenging Behavior in the Home

2025· article· en· W4407748035 sur OpenAlexaff
Aaron Leyman, Phoebe MacDowell, Joshua Jessel

Notice bibliographique

RevueResearch and Practice for Persons with Severe Disabilities · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueBehavioral and Psychological Studies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychological interventionContingencyAffect (linguistics)Functional analysisPsychologyTolerationProcess (computing)Applied behavior analysisApplied psychologyComputer scienceRisk analysis (engineering)Developmental psychologyMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Behavioral interventions for challenging behavior often rely on the results of a functional analysis to identify environmental contributors. Multiple functional analysis formats have been developed to improve qualities of the process such as practicality, efficiency, and safety. More recently, the performance-based, interview-informed synthesized contingency analysis (IISCA) was developed as a functional analysis format that incorporates a trauma-informed framework. The performance-based IISCA (a) introduces evocative events following periods of calm to reduce dangerous escalation, (b) includes moment-to-moment measures of challenging behavior to allow for ongoing visual analysis of data, and (c) maintains measures of positive affect. We conducted this study to evaluate the treatment utility of the performance-based IISCA when it is used to inform a skill-based treatment. The performance-based IISCA was conducted for the challenging behavior of three autistic children before teaching communication, toleration, and cooperation during skill-based treatment in the home setting. Challenging behavior was reduced for all participants across different therapists and across time (1-, 2-, 3-month treatment extension). The results support the extension and longevity of treatment informed by the performance-based IISCA.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,516

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,606
Tête enseignante GPT0,553
Écart entre enseignants0,053 · 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'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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