Les thérapies de troisième vague dans le traitement du trouble obsessionnel-compulsif
Notice bibliographique
Résumé
En termes de prévalence, le trouble obsessionnel-compulsif (TOC) se classe au quatrième rang des troubles de santé mentale. Les traitements actuellement dispensés sont issus de la première et de la deuxième vague des thérapies comportementales et cognitives et utilisent l’exposition et la restructuration cognitive. Cependant, les thérapies de la troisième vague, soit la thérapie par la pleine conscience et la thérapie d’acceptation et d’engagement (ACT), sont de plus en plus reconnues comme traitements de choix. Le présent article décrit les bases théoriques de l’ACT, incluant la théorie des cadres relationnels et ses cibles cliniques : l’évitement expérientiel, ses principaux processus et un outil utilisé lors du traitement, la matrice. Plutôt que de restructurer les pensées problématiques et de l’exposer à son anxiété, l’ACT vise à entraîner la flexibilité psychologique, c’est-à-dire la capacité à se distancer de ses pensées problématiques et à accepter les ressentis inconfortables afin de pouvoir poser des actions en lien avec ses valeurs personnelles. Ceci peut permettre au comportement du client qui était largement sous le contrôle aversif de ses obsessions et de son anxiété de passer graduellement sous le contrôle appétitif de ses valeurs personnelles. L’application de l’ACT au TOC est illustrée par une étude de cas.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,008 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».