Virtual delivery of group-based cognitive behavioral therapy for autistic children and youth during the COVID-19 pandemic was acceptable, feasible, and effective
Notice bibliographique
Résumé
Anxiety challenges co-occur at a high rate in autistic children and youth (~ 50-79%), often with significant interference with daily functioning. Evidence-based interventions (e.g., cognitive behavioral therapy (CBT)-based approaches) are effective in treating anxiety disorders across populations. Facing your fears (FYF), a group-based CBT program modified for youth with ASD, yields positive outcomes in controlled research settings and community implementation, but access is constrained by limited system capacity and families' distance from specialized centers. COVID-19 spurred innovations in virtual delivery of care, generating possibilities for increased scalability of evidence-based treatments. This study investigated the feasibility, acceptability, and effectiveness of FYF when delivered virtually through a tertiary care hospital in Ontario. Data were collected over one year (N = 100 autistic children/youth aged 8-13 years and their caregivers). Significant improvements emerged in caregiver- and self-reported anxiety symptoms, and caregivers reported increased self-efficacy in supporting their child with their anxiety. Significant predictors of treatment response included youth baseline anxiety, level of adaptive functioning, ASD symptoms, and caregiver self-efficacy. Three COVID-related factors were small but significant contributors to the model. Virtual delivery of FYF is feasible and effective for treating elevated anxiety in autistic children/youth and may improve access.ClinicalTrials.gov identifier: NCT04666493.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».