How understanding the neurobiology of complex post-traumatic stress disorder can inform clinical practice: a social cognitive and affective neuroscience approach
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In this review, we examine the relevance of the social cognitive and affective neuroscience (SCAN) paradigm for an understanding of the psychology and neurobiology of complex post-traumatic stress disorder (PTSD) and its effective treatment. METHOD: The relevant literature pertaining to SCAN and PTSD was reviewed. RESULTS: We suggest that SCAN offers a novel theoretical paradigm for understanding psychological trauma and its numerous clinical outcomes, most notably problems in emotional/self-awareness, emotion regulation, social emotional processing and self-referential processing. A core set of brain regions appear to mediate these collective psychological functions, most notably the cortical midline structures, the amygdala, the insula, posterior parietal cortex and temporal poles, suggesting that problems in one area (e.g. emotional awareness) may relate to difficulties in another (e.g. self-referential processing). We further propose, drawing on clinical research, that the experiences of individuals with PTSD related to chronic trauma often reflect impairments in multiple social cognitive and affective functions. CONCLUSION: It is important that the assessment and treatment of individuals with complex PTSD not only addresses traumatic memories but also takes a SCAN-informed approach that focuses on the underlying deficits in emotional/self-awareness, emotion regulation, social emotional processing and self-referential processing.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».