Return to work program efficacy with Self-Regulation Therapy (SRT®): Case study with complex trauma and concurrent disorders
Notice bibliographique
Résumé
Background This study shows the efficacy of treating complex cases neurobiologically using Self-Regulation Therapy (SRT®) within the context of return to work goals. Case presentation This is a single case study of a 32-year-old white female. This case study follows a client with concurrent diagnoses of post-traumatic stress disorder (PTSD), bipolar disorder I and substance abuse over the course of 2 years of treatment with SRT®. Using SRT® as primary modality and Likert Scale self-report on the Zettl Scale of Dysregulation, psychiatric medication monitoring and pharmaceutical tracking, this study shows session summaries and progress. Results After six sessions the client was cleared by her psychiatrist for return to work. Her medications were reduced and her post-traumatic symptoms abated. She no longer met diagnostic criteria for PTSD or substance abuse after nine sessions. She returned to work successfully and maintained sobriety and continued symptom reduction. Follow up over a 2-year time period showed consistency and continued improvements in both her professional and her personal life. Conclusions Clients with complex traumatic history with concurrent diagnosis are typically difficult to treat in traditional psychotherapy with limited long-term success. This creates challenges in therapy because the traumas occur during key developmental periods of life. This study shows the efficacy of treating complex cases neurobiologically using SRT®. Using SRT®, clinicians are able to address both developmental and complex trauma to reduce sympathetic arousal in the nervous system providing symptom reduction and even resolution of previous clinical diagnoses.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».