Trauma reactivation under the influence of propranolol: an examination of clinical predictors
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In two recent studies conducted by our group, a treatment combining propranolol with a brief reactivation session subsequently reduced posttraumatic stress disorder (PTSD) symptom severity and diagnosis, as well as reducing psychophysiological responses during trauma-related script-driven imagery. One likely explanation for those results is that memory reconsolidation was blocked by propranolol. OBJECTIVE: We explored the influence of various predictors on treatment outcome (i.e., PTSD severity), and whether the treated individuals improved in other important domains of functioning associated with PTSD. METHOD: Thirty-three patients with longstanding PTSD participated in a 6-week open-label trial consisting of actively recalling one's trauma under the influence of propranolol, once a week. RESULTS: Treated patients reported a better quality of life, less comorbid depressive symptoms, less negative emotions in their daily life and during trauma recollections. Women were also found to improve more than men. Type of trauma (childhood vs. adulthood), time elapsed since trauma, borderline personality traits, depressive symptoms severity, Axis I comorbidity, and age did not influence treatment outcome. CONCLUSION: These results must await publication of a randomized-controlled trial to further delineate effectiveness with this novel treatment approach.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| 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 ».