Notice bibliographique
Résumé
Despite a growing body of literature, substantial variance remains between researchers, mental health experts, clinicians, and practitioners over the nature, structure, and contents of psychosocial interventions aimed at reducing the mental health burden in war-torn and postconflict societies. We conducted a focused and systematic review of the literature published over the last two decades on the most commonly used psychotherapeutic treatment modalities in medical and humanitarian interventions as represented by expert opinion, observational and qualitative or mixed-method studies, case reports, case control, and community-based studies, excluding randomized controlled trials (RCTs) and meta-analyses of RCTs. More specifically, we aimed at searching for best practices and supporting psychosocial interventions within the domain of adult mental health in civilian populations in low- and middle-income countries affected by protracted political violence, armed conflict, and wars. We noted the need to translate existing knowledge into action (know-do gap) and the critical importance of applying qualitative evidence-based knowledge that informs and supports collective interventions and best practices in medical and humanitarian assistance programs currently being undertaken.
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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 | 0,065 | 0,306 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,076 | 0,051 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,012 | 0,018 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,063 | 0,010 |
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 ».