Pathological Demand Avoidance bei Kindern und Jugendlichen mit einer Autismus-Spektrum-Störung : zwischen Verweigerung und Bedürfnis nach Kontrolle
Bibliographic record
Abstract
Hintergrund: Pathological Demand Avoidance (PDA) ist ein bislang wenig bekanntes Phänomen des Autismus-Spektrums, bei dem Kinder und Jugendliche ein stark ausgeprägtes Vermeidungsverhalten gegenüber alltäglichen Anforderungen aufweisen. Ziel: Das Ziel dieser Bachelorarbeit (BA) ist es, die Stärken und Herausforderungen von Kindern mit PDA anhand von vorhandener Literatur aufzuzeigen und den Übertrag in die Ergotherapie darzustellen. Methode: Die Literaturrecherche ergab fünf Hauptstudien, welche mit dem Arbeitsinstrument Critical Appraisal (AICA) zusammengefasst und kritisch gewürdigt wurden. Die Ergebnisse wurden in das ergotherapeutische Canadian Practice Process Framework (CPPF)-Modell übertragen und mit weiterer Literatur diskutiert. Relevante Ergebnisse: Die untersuchten Hauptstudien zeigen insbesondere Herausforderungen im schulischen Alltag, Schwierigkeiten im Sozialverhalten, sowie starke Stimmungsschwankungen und extremes Vermeidungsverhalten. Das ausgeprägte Rollenspiel der Betroffenen kann sowohl als Ressource aber auch als Herausforderung betrachtet werden. Weitere Ressourcen werden in den bisherigen Studien kaum bis gar nicht analysiert. Schlussfolgerung: Es wird ein ganzheitlicher Einblick in die bisherige Forschung des Phänomens PDA und den Übertrag in die Ergotherapie geschaffen. Ein individueller Therapieansatz sowie eine gezielte Aufklärung sind für passende Therapieeinheiten mit PDA-Kindern essenziell. Die Notwendigkeit weiterer Forschung wird aufgezeigt.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.008 | 0.030 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".