Cognitive-Behavioral Therapy versus Other PTSD Psychotherapies as Treatment for Women Victims of War-Related Violence: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Although war-trauma victims are at a higher risk of developing PTSD, there is no consensus on the effective treatments for this condition among civilians who experienced war/conflict-related trauma. This paper assessed the effectiveness of the various forms of cognitive-behavioral therapy (CBT) at lowering PTSD and depression severity. All published and unpublished randomized controlled trials studying the effectiveness of CBT at reducing PTSD and/or depression severity in the population of interest were searched. Out of 738 trials identified, 33 analysed a form of CBTs effectiveness, and ten were included in the paper. The subgroup analysis shows that cognitive processing therapy (CPT), culturally adapted CPT, and narrative exposure therapy (NET) contribute to the reduction of PTSD and depression severity in the population of interest. The effect size was also significant at a level of 0.01 with the exception of the effect of NET on depression score. The test of subgroup differences was also significant, suggesting CPT is more effective than NET in our population of interest. CPT as well as its culturallyadapted form and NET seem effective in helping war/conflict traumatised civilians cope with their PTSD symptoms. However, more studies are required if one wishes to recommend one of these therapies above the other.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».