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Enregistrement W1861692958 · doi:10.7202/1023994ar

Les thérapies de troisième vague dans le traitement du trouble obsessionnel-compulsif

2014· article· fr· W1861692958 sur OpenAlexaffvenue
Benjamin Schoendorff, Magali Purcell‐Lalonde, Kieron O’Connor

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2014
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,488
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,269 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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