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Enregistrement W2568834413 · doi:10.18192/uojm.v6i2.1760

Narrative Exposure Therapy: An Innovative Short-Term Treatment for Refugees with PTSD – Interview with Dr. Morton Beiser

2016· article· en· W2568834413 sur OpenAlexaffvenueabout
Jennifer T DCruz, Joanne Joseph

Notice bibliographique

RevueUniversity of Ottawa Journal of Medicine · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMigration, Health and Trauma
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExcellenceRefugeeImmigrationSociologyLibrary scienceMental healthNarrativeHumanitiesMedicinePsychologyGerontologyPolitical sciencePsychiatryArt

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACTDr. Morton Beiser is a Professor of Distinction in Psychology at Ryerson University, as well as Founding Director and Senior Scientist at the Centre of Excellence for Research on Immigration and Settlement (CERIS) in Toronto. After obtaining his medical degree from the University of British Columbia in 1960, he interned at the Montreal General Hospital, completed residency in Psychiatry at Duke Uni­versity Medical Centre and pursued post-doctoral training in Psychiatric Epidemiology at Cornell University. Dr. Beiser was appointed as Associate Professor of Behavioural Sciences at the Harvard School of Public Health from 1967 to 1975, before returning to Toronto to assume a David Crombie Professorship of Cultural Pluralism and Health, and professorship in Psychiatry. Given his extensive research experience on immigration and resettlement work, we interviewed Dr. Beiser to gain further insight into how Narrative Exposure Therapy (NET) can be an innovative short-term option to treat refugee patients with post-traumatic stress disorder (PSTD). Dr. Beiser is currently conducting a randomized trial to assess the effectiveness of NET among refugee children and youth in Toronto. RÉSUMÉDr Morton Beiser est un professeur distingué en psychologie à l’Université Ryerson, ainsi que directeur fondateur et scientifique prin­cipal au Centre d’excellence pour la recherche en immigration et en intégration (CEREI) de Toronto. Après avoir obtenu son doctorat en médecine à l’Université de la Colombie-Britannique en 1960, il a fait son internat à l’Hôpital général de Montréal, a complété sa résidence en psychiatrie au centre médical de l’Université Duke et a suivi une formation postdoctorale en épidémiologie psychiatrique à l’Université Cornell. Dr Beiser a été nommé professeur agrégé en sciences du comportement à l’École de santé publique de Harvard de 1967 à 1975, avant de retourner à Toronto pour occuper la Chaire David Crombie sur le pluralisme culturel et la santé, et la chaire de psychiatrie. Compte tenu de sa vaste expérience en recherche sur l’immigration et la réinstallation, nous avons interviewé Dr Beiser pour mieux comprendre comment la thérapie d’exposition descriptive (TED) est une option novatrice à court terme pour traiter les patients réfugiés atteints de trouble de stress post-traumatique. À l’heure actuelle, Dr Beiser mène un essai randomisé pour évaluer l’efficacité de TED chez les enfants et jeunes réfugiés de Toronto.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,319
Score d'incertitude au seuil0,839

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,333
Écart entre enseignants0,287 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2016
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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