L'efficacité à long terme de la thérapie cognitive-comportementale du trouble de stress post-traumatique avec ou sans traitement des cauchemars
Notice bibliographique
Résumé
La thérapie cognitive-comportementale (TCC) est efficace pour traiter le trouble de stress post-traumatique (TSPT) et l’ajout d’une composante de répétition et révision par imagerie mentale (RRIM) diminue les cauchemars persistants, mais les essais cliniques effectuent rarement un suivi à long terme. La présente étude vise à évaluer l’amélioration des gains thérapeutiques jusqu’à 12 mois suivant une TCC du TSPT (avec ou sans RRIM) sur les symptômes de TSPT et le sommeil. Elle vise aussi à explorer si ces gains s’étendent à la qualité de vie et au fonctionnement quotidien et si les conditions TCC du TSPT seule ou avec RRIM diffèrent. Quarante-deux victimes d’agression sexuelle ayant un TSPT ont été assignées aléatoirement aux conditions et ont été évaluées au post-traitement et aux suivis effectués 3, 6 et 12 mois après le traitement. Aucun changement significatif n’a été observé sur les symptômes de TSPT et le sommeil dans les 12 mois après le traitement (tous les p > 0.05). Les conditions ne différaient pas significativement sur toutes les variables, sauf la santé physique perçue. Combinés aux améliorations observées pendant la thérapie (Belleville et al., 2018), les résultats suggèrent que les gains se maintiennent jusqu'à 12 mois après une TCC du TSPT (avec ou sans RRIM).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».