five

Supplementary Material for: The Effects of Mindfulness for Youth (MYmind) versus Group Cognitive Behavioral Therapy (CBT) in Improving Attention and Reducing Behavioral Problems among Children with Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD) and Their Parents: A Randomized Controlled Trial|儿童心理健康数据集|认知行为疗法数据集

收藏
Mendeley Data2024-06-25 更新2024-06-27 收录
儿童心理健康
认知行为疗法
下载链接:
https://karger.figshare.com/articles/dataset/Supplementary_Material_for_The_Effects_of_Mindfulness_for_Youth_MYmind_versus_Group_Cognitive_Behavioral_Therapy_CBT_in_Improving_Attention_and_Reducing_Behavioral_Problems_among_Children_with_Attention_Deficit_Hyperactivity_Disorder_ADHD_a/24623946
下载链接
链接失效反馈
资源简介:
Introduction There is a lack of studies evaluating mindfulness-based interventions for children with ADHD compared with an evidence-based control. This randomized controlled trial (RCT) evaluated the effects of Mindfulness for Youth (MYmind) in improving children’s attention, behavior and parent related outcomes versus cognitive behavioral therapy (CBT). Method A total of 138 families of children with ADHD aged 8-12 years were recruited from the community with 69 randomized to MYmind and 69 to CBT. Participants were assessed at baseline, immediately after intervention, at 3 months and 6 months. The primary outcome was the attention score of the Sky Search subtest of the Test of Everyday Attention for Children (TEA-Ch). Secondary outcomes were child behavior and parent-related assessments. Linear mixed models (LMMs) were used to assess the efficacy of MYmind compared with CBT. Results Both MYmind and CBT significantly improved children’s attention score at 6 months (MYmind: β = 1.48, p = 0.013, Cohen’s d = 0.32; CBT: β = 1.46, p = 0.008, d = 0.27). There were significant within-group improvements in most secondary outcomes. No significant difference was shown for both primary or secondary outcomes between the two arms at any time point. Conclusions Both MYmind and CBT appeared to improve children’s attention and behavior outcomes, although no difference was found between these two interventions. This is the largest RCT so far comparing MYmind and CBT although there was loss of follow-up assessments during the pandemic. Further RCTs adopting a non-inferiority design are needed to validate the results.
创建时间:
2023-12-03
用户留言
有没有相关的论文或文献参考?
这个数据集是基于什么背景创建的?
数据集的作者是谁?
能帮我联系到这个数据集的作者吗?
这个数据集如何下载?
点击留言
数据主题
具身智能
数据集  4099个
机构  8个
大模型
数据集  439个
机构  10个
无人机
数据集  37个
机构  6个
指令微调
数据集  36个
机构  6个
蛋白质结构
数据集  50个
机构  8个
空间智能
数据集  21个
机构  5个
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
热门数据集

中国区域地面气象要素驱动数据集 v2.0(1951-2024)

中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Data,以下简称 CMFD)是为支撑中国区域陆面、水文、生态等领域研究而研发的一套高精度、高分辨率、长时间序列数据产品。本页面发布的 CMFD 2.0 包含了近地面气温、气压、比湿、全风速、向下短波辐射通量、向下长波辐射通量、降水率等气象要素,时间分辨率为 3 小时,水平空间分辨率为 0.1°,时间长度为 74 年(1951~2024 年),覆盖了 70°E~140°E,15°N~55°N 空间范围内的陆地区域。CMFD 2.0 融合了欧洲中期天气预报中心 ERA5 再分析数据与气象台站观测数据,并在辐射、降水数据产品中集成了采用人工智能技术制作的 ISCCP-ITP-CNN 和 TPHiPr 数据产品,其数据精度较 CMFD 的上一代产品有显著提升。 CMFD 历经十余年的发展,其间发布了多个重要版本。2019 年发布的 CMFD 1.6 是完全采用传统数据融合技术制作的最后一个 CMFD 版本,而本次发布的 CMFD 2.0 则是 CMFD 转向人工智能技术制作的首个版本。此版本与 1.6 版具有相同的时空分辨率和基础变量集,但在其它诸多方面存在大幅改进。除集成了采用人工智能技术制作的辐射和降水数据外,在制作 CMFD 2.0 的过程中,研发团队尽可能采用单一来源的再分析数据作为输入并引入气象台站迁址信息,显著缓解了 CMFD 1.6 中因多源数据拼接和气象台站迁址而产生的虚假气候突变。同时,CMFD 2.0 数据的时间长度从 CMFD 1.6 的 40 年大幅扩展到了 74 年,并将继续向后延伸。CMFD 2.0 的网格空间范围虽然与 CMFD 1.6 相同,但其有效数据扩展到了中国之外,能够更好地支持跨境区域研究。为方便用户使用,CMFD 2.0 还在基础变量集之外提供了若干衍生变量,包括近地面相对湿度、雨雪分离降水产品等。此外,CMFD 2.0 摒弃了 CMFD 1.6 中通过 scale_factor 和 add_offset 参数将实型数据化为整型数据的压缩技术,转而直接将实型数据压缩存储于 NetCDF4 格式文件中,从而消除了用户使用数据时进行解压换算的困扰。 本数据集原定版本号为 1.7,但鉴于本数据集从输入数据到研制技术都较上一代数据产品有了大幅的改变,故将其版本号重新定义为 2.0。

国家青藏高原科学数据中心 收录

Spatial_Navigation

这是一个专注于四个代表性任务的多模态增强数据集,这些任务需要不同程度的视觉参与和跨模态交互,包括拼图组装、空间导航、视觉搜索和图表重聚焦。

huggingface 收录

中国逐日格点降水数据集V2(1960–2024,0.1°)

CHM_PRE V2数据集是一套高精度的中国大陆逐日格点降水数据集。该数据集基于1960年至今共3476个观测站的长期日降水观测数据,并纳入11个降水相关变量,用于表征降水的相关性。数据集采用改进的反距离加权方法,并结合基于机器学习的LGBM算法构建。CHM_PRE V2与现有的格点降水数据集(包括CHM_PRE V1、GSMaP、IMERG、PERSIANN-CDR和GLDAS)表现出良好的时空一致性。数据集基于63,397个高密度自动雨量站2015–2019年的观测数据进行验证,发现该数据集显著提高了降水测量精度,降低了降水事件的高估,为水文建模和气候评估提供了可靠的基础。CHM_PRE V2 数据集提供分辨率为0.1°的逐日降水数据,覆盖整个中国大陆(18°N–54°N,72°E–136°E)。该数据集涵盖1960–2024年,并将每年持续更新。日值数据以NetCDF格式提供,为了方便用户,我们还提供NetCDF和GeoTIFF格式的年度和月度总降水数据。

国家青藏高原科学数据中心 收录

UAVDT Dataset

The authors constructed a new UAVDT Dataset focused on complex scenarios with new level challenges. Selected from 10 hours raw videos, about 80, 000 representative frames are fully annotated with bounding boxes as well as up to 14 kinds of attributes (e.g., weather condition, flying altitude, camera view, vehicle category, and occlusion) for three fundamental computer vision tasks: object detection, single object tracking, and multiple object tracking.

datasetninja.com 收录

CityScapes

Cityscapes是一个大型数据库,专注于对城市街道场景的语义理解。它为分为8个类别 (平面,人类,车辆,构造,对象,自然,天空和虚空) 的30个类提供语义,实例和密集的像素注释。数据集由大约5000个精细注释图像和20000个粗糙注释图像组成。在几个月,白天和良好的天气条件下,在50个城市中捕获了数据。它最初被记录为视频,因此手动选择帧以具有以下功能: 大量动态对象,不同的场景布局和不同的背景。

OpenDataLab 收录