Paris MEM: a study protocol for an effectiveness and efficiency trial on the treatment of traumatic stress in France after the 2015–16 terrorist attacks
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The Paris and Nice terrorist attacks affected a thousand of trauma victims and first-line responders. Because there were concerns that this might represent the first of several attacks, there was a need to quickly enhance the local capacities to treat a large number of individuals suffering from trauma-related disorders. Since Reconsolidation Therapy (RT) is brief, relatively easy to learn, well tolerated and effective, it appeared as the ideal first-line treatment to teach to clinicians in this context. METHODS: This study protocol is a two-arm non-randomized, multicenter controlled trial, comparing RT to treatment as usual for the treatment of trauma-related disorders. RT consists of actively recalling one's traumatic event under the influence of the ß-blocker propranolol, once a week, for 10-25 min with a therapist, over 6 consecutive weeks. This protocol evaluates the feasibility, effectiveness, and cost-utility of implementing RT as part of a large multi-center (N = 400) pragmatic trial with a one-year follow-up. DISCUSSION: Paris MEM is the largest trial to date assessing the efficiency of RT in the aftermath of a large-scale man-made disaster. RT could possibly reinforce the therapeutic arsenal for the treatment of patients suffering from trauma-related disorders, not only for communities in western countries but also worldwide for terror- or disaster-stricken communities. TRIAL REGISTRATION: Clinical Trials (ClinicalTrials.gov). June 3, 2016. NCT02789982.
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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 | 0,033 | 0,028 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,065 | 0,008 |
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 ».