A meta-analytic review of cognitive processing therapy for adults with posttraumatic stress disorder
Notice bibliographique
Résumé
Numerous studies have demonstrated the efficacy of cognitive processing therapy (CPT) for treating posttraumatic stress disorder (PTSD). Two prior meta-analyses of studies are available but used approaches that limit conclusions that can be drawn regarding the impact of CPT on PTSD outcomes. The current meta-analysis reviewed outcomes of trials that tested the efficacy of CPT for PTSD in adults and evaluated potential moderators of outcomes. All published trials comparing CPT against an inactive control condition (i.e. psychological placebo or wait-list) or other active treatment for PTSD in adults were included, resulting in 11 studies with a total of 1130 participants. CPT outperformed inactive control conditions on PTSD outcome measures at posttreatment (mean Hedges' g = 1.24) and follow-up (mean Hedges' g = 0.90). The average CPT-treated participant fared better than 89% of those in inactive control conditions at posttreatment and 82% at follow-up. Results also showed that CPT outperformed inactive control conditions on non-PTSD outcome measures at posttreatment and follow-up and that CPT outperformed other active treatments at posttreatment but not at follow-up. Effect sizes of CPT on PTSD symptoms were not significantly moderated by participant age, number of treatment sessions, total sample size, length of follow-up, or group versus individual treatment; but, older studies had larger effect sizes and percent female sex moderated the effect of CPT on non-PTSD outcomes. These meta-analytic findings indicate that CPT is an effective PTSD treatment with lasting benefits across a range of outcomes.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».