Systematic review of assessment instruments measuring outcomes in psychological interventions for pediatric functional neurological disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review focused on identifying and evaluating assessment tools used to measure outcomes of psychological interventions for pediatric functional neurological disorder (FND). METHOD: A comprehensive search was conducted on September 24, 2024, across Web of Science, PsycINFO, and Medline. Studies were included if they involved individuals under 18 with FND diagnosis, utilized a psychological intervention, and assessed treatment outcomes using validated measures. Sixteen studies qualified for inclusion, and 26 different assessment instruments were identified. These were assessed against the Core Outcome Measures in Effectiveness Trials framework, covering symptoms, life impact, and resource utilization. The psychometric characteristics of these assessment tools were examined through further searches which concentrated on reliability, validity, and factorial invariance. The Joanna Briggs Institute critical appraisal tools were used to evaluate the risk of bias. Findings were synthesized narratively due to the descriptive and exploratory nature of the research aims. RESULTS: No outcome assessment tools designed specifically for pediatric FND populations were identified. Most studies employed measures targeting mental health symptoms and life impact, however, none of these tools were validated with FND samples, and several lacked validation in pediatric populations. CONCLUSIONS: This review highlights significant gaps, including the need for psychometric assessment of tools and validation studies on FND samples. The current evidence does not support recommending FND-specific measures due to their limited development and validation. Instead, using existing questionnaires validated on broader pediatric populations is recommended. Research should prioritize the validation of measures in FND populations to establish more robust, standardized tools for clinical and research use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».