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Enregistrement W2582195527 · doi:10.3389/fpsyt.2017.00008

Augmentation of Psychotherapy through Alternative Preconscious Priming: A Case Series Exploring Effects on Residual Symptoms

2017· article· en· W2582195527 sur OpenAlexaff
Melha Zidani, Jean‐Sébastien Audet, François Borgeat, Frederick Aardema, Kieron O’Connor, Yasser Khazaal

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreconsciousPsychotherapistPsychologyPriming (agriculture)MedicinePsychoanalysisUnconscious mind

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The current paper describes a case series using a new strategy for facilitating change based on Augmentation of Psychotherapy through Alternative Preconscious Priming (APAP) (1) in the treatment of eight treatment-resistant patients suffering from social phobia or generalized anxiety disorder. The patients had previously only shown a partial response to cognitive behavioral therapy (CBT) despite good treatment adherence. The patients completed APAP using a computerized program, which consisted of three steps during which alternative, more functional thoughts and beliefs relevant to the idiosyncratic difficulties experienced by the patients were formulated. Subsequently, these formulations were recorded and mixed with masking relaxing music, which the patient listened to in a passive state twice daily for 20 min for a period of 8 weeks. This case series aimed to assess the effect and acceptability of APAP using quantitative and qualitative measures administered before, after, and 16 weeks' posttreatment. Results showed a reduction in dysfunctional idiosyncratic thoughts reported by most patients, as well as mild improvements in anxiety and important improvements in quality of life. APAP could be a valuable addition to CBT by facilitating or enhancing cognitive and symptom change. Further studies are needed to confirm these promising results.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,353
Écart entre enseignants0,304 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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