A naturalistic study of a brief treatment program for survivors of complex trauma
Notice bibliographique
Résumé
The impact of chronic trauma can be longstanding, affecting survivor affect regulation, consciousness, interpersonal functioning, perceptions of self and others, self-regulation, and somatic experience. There is a growing consensus that multimodal and staged approaches to treatment are necessary to promote healing. However, empirical investigations of such treatments are still needed. The current study used a naturalistic design to examine the impact of a brief, yet intensive, outpatient program on complex PTSD symptoms and attachment classification among women with histories of chronic trauma. Fifty-four women were assessed and followed over an 8-week intervention and six-month follow-up. Significant improvement over time was found for PTSD symptoms, dissociation, emotion regulation, interpersonal problems, sexual problems, alexithymia, and posttraumatic growth. Nearly, all women met criteria for PTSD at baseline, a third of the women who completed the measures no longer had PTSD post-treatment, and 60% showed a clinically significant reduction in PTSD symptoms. Finally, thirty-six women were classified as unresolved on the Adult Attachment Projective. Post-treatment, nine of 26 women who provided follow-up data were no longer classified as unresolved. Notably, those women whose attachment category changed also showed the greatest improvement in all other outcomes. Altogether, these findings suggest that an intensive, stage 1, and multimodal treatment program can benefit women with histories of chronic traumatization.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».