Service Dog Schools for PTSD as a Tertiary Prevention Modality: Assessment Based on Assistance Dogs
Notice bibliographique
Résumé
Psychiatric service dogs compensate in terms of social and physical cognition for people who suffer from chronic post-traumatic stress, reassuring them with their canine behavior in public places, at home and in relationships interpersonal skills with strangers. There are no certification and standards for schools that train service dogs in Canada and the United States. Does the fact that training is different from one school to another have an impact on the effectiveness of the assistance dog for his master? To identify all aspects that closely reflect tertiary prevention, this exploratory case study documents the processes and services supporting the assignment of service dogs to veterans with PTSD and the subsequent follow-up conducted at various dog training schools; and it evaluates and compares the processes and services in place. The case study included four data collection methods involving 31 veterans, 7 school delegates, 7 trainers and 23 dogs. Qualitative content analysis and all the information collected was rated according to the Theoretical Domains Framework (TDF) and Assistance Dogs International (ADI) criteria. Results indicated a TDF-scoring across 12 domains ranged from 6/24 to 16/24. The schools moderately reflected ADI-standards. Tertiary prevention recommendations were proposed for dog trainers to better address the domains that needed improving at the time of the study (knowledge about PTSD, beliefs about capabilities, behavioral regulation, environmental context and resources, beliefs about consequences, nature of behaviors).
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».