Research Patterns in the Treatment of Adults with Problem Behaviour and Intellectual and Developmental Disabilities: A Quantitative Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to conduct a quantitative systematic literature review to examine research trends and patterns in the treatment of adults diagnosed with intellectual and developmental disabilities who engage in problem behaviour. The aim of the study was three-fold. First, to comment on adult participant and study characteristic trends in the problem behaviour literature. Second, to report on treatment effectiveness outcomes across various applied behaviour analytic treatments in single-case experimental design research using the Tau Baseline Corrected (Tau-BC) effect size estimate. Finally, to report effect size estimates associated with published and unpublished literature. In this review, descriptive findings of 76 single-case experimental design articles were summarized and Tau-BC effect size estimates were calculated for cases across 65 articles (N=125). Overall, adults were featured in approximately 13% of the sample, and aggression and self-injurious behaviour were the most frequently reported problem behaviours. Functional communication training was the most frequently used treatment. An array of 42 unique multi-protocol treatments were observed across studies. Regarding treatment gains as communicated by effect size, multi-protocol treatments were associated with larger effect sizes (i.e., more effective) compared to single-protocol treatments. Multi-protocol treatments featuring reinforcement elements were more commonly observed in the literature; however, multi-protocol treatments that featured a punishment component coincided with the largest effect size. Implications and directions for future research are discussed.
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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 | 0,109 | 0,391 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,040 | 0,042 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».