Identifying Trajectories and Predictors of Response to Psychotherapy for Post-Traumatic Stress Disorder in Adults: A Systematic Review of Literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There exists considerable individual variability in the development and progression of pathological stress reactions after experiencing trauma, as well as in individuals' response to psychological interventions. Yet until recently, such individual differences had not been considered when evaluating the efficacy of therapeutic interventions for post-traumatic stress disorder (PTSD). This systematic review aims to examine the emerging literature on this subject and, specifically, to identify trajectories and predictors of psychotherapeutic response in adults with PTSD. METHOD: Four databases were searched using specific keywords without date or language restrictions. For each study, independent reviewers systematically evaluated whether it met eligibility criteria and assessed risk of bias. For included studies, reviewers completed data extraction using standard formats. Those examining how subgroups of adults respond to therapy for clinical PTSD using trajectory modeling were deemed eligible. Demographic, PTSD, clinical, and trauma-related factors associated to particular trajectories were also examined. RESULTS: Of the 1,727 papers identified, 11 were included in this analysis. Of these studies, six focused on military-related traumas and five on civilian ones. Although studies found between two and five trajectories, most supported a three-trajectory model of response categorized as responders, nonresponders, and subclinical participants. Over 22 predictors of treatment trajectories were examined. Comorbid depression, anxiety, and alcohol abuse were the strongest predictors of poor therapeutic response. Age, combat exposure, social support, and hyperarousal were moderate predictors. CONCLUSION: This review provides valuable insight into the treatment of PTSD, as it supports the heterogeneous trajectories of psychotherapeutic responses and provides avenues for the development of interventions that consider individual-level factors in treatment response.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».