Women with PTSD benefit more from psychotherapy than men.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to examine possible gender differences in therapy gain in patients with posttraumatic stress disorder (PTSD). It also aimed to examine whether the gender effect could be explained by gender differences in dropout rates, trauma type (interpersonal/noninterpersonal), or context of the event (work-related/not work-related). METHOD: Seventy-one participants received 20-session cognitive-behavior therapy for PTSD. They were assessed pre- and posttreatment on primary and secondary outcome measures: PTSD symptoms, quality of life, avoidance, social support and positive reappraisal copings, and supportive and countersupportive interactions. RESULTS: Regression analysis showed that gender explained 6%-9% significant variance in the outcome: Women statistically benefited more from the treatment than men on quality of life (p < .05), avoidance (p < .01), and support seeking (p < .05) copings, supportive (p < .05), and countersupportive (p < .05) interactions. However, there was no statistically significant gender difference on PTSD symptoms and positive reappraisal coping. Dropout rate, trauma type, and context of trauma could not explain the gender differences. CONCLUSION: The results might explain ambiguous previous results on gender differences in therapy efficacy for PTSD, and highlight the importance of using multiple measurements in the evaluation of treatment outcome in PTSD. Further research is needed to explain the exact mechanisms behind women's getting more of therapy's secondary benefits. (PsycINFO Database Record
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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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,002 |
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 ».