Narrative Exposure Therapy: An Innovative Short-Term Treatment for Refugees with PTSD – Interview with Dr. Morton Beiser
Notice bibliographique
Résumé
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| 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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».