Lucid Dreaming as a Treatment for Recurrent Nightmares
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lucid dreams occur when a person becomes aware that he or she is dreaming while still in the dream state. Previous reports on the use of lucid dreaming in the treatment of nightmares do not contain adequate baseline data, follow-up data, or both. METHODS: A treatment of recurrent nightmares incorporating progressive muscle relaxation, guided imagery, and lucid dream induction is presented for 2 case studies. Three other cases were treated with lucid dream induction alone. The duration of the nightmares ranged from once every few days to once every few months. RESULTS: The procedures were effective in all 5 cases. A 1-year follow-up showed that 4 of the subjects no longer had nightmares and that 1 subject experienced a decrease in the intensity and frequency of her nightmares. CONCLUSIONS: The alleviation of recurrent nightmares in these 5 cases parallels the results reported by other authors who have used training in lucid dreaming to treat nightmares. Our results support the idea that treatments based on lucid dream induction can be of therapeutic value. Based on these and other case studies, it remains unclear whether the principal factor responsible for the alleviation of nightmares is lucidity itself, or the ability to alter some aspect of the dream.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».