Positive side effects in trauma-focusing PTSD treatment: Reduction of attendant symptoms and enhancement of affective and structural regulation.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Trauma-focusing treatments such as eye movement desensitization and reprocessing (EMDR) are highly effective in reducing the core symptoms of posttraumatic stress disorder (PTSD), for example, intrusive memories and flashbacks, hyperarousal, and avoidance. Additionally, suffering from PTSD is often accompanied by a broader set of mental comorbidities and complaints such as depression, anxiety disorders or somatization, and disturbed self-regulation abilities. According to the Adaptive Information Processing model (Shapiro, 2001), the processing of pathogenic memories can help not only to reduce the PTSD symptoms but also accompanying complaints additionally. METHOD: In an eye movement desensitization and reprocessing treatment study of 116 patients suffering from PTSD, we targeted the course of additional symptoms and structural skills using the Symptom Checklist-90 SCL-90, Beck Depression Inventory, Toronto Alexithymia Scale-20, and Hannover Selbstregulationsinventar in a pre-post design. RESULTS: The results showed that apart from alleviating the PTSD symptoms, exposure-based treatment of pathogenic memories led to a significant decrease in accompanying symptoms such as depression, anxiety, and somatization. Furthermore, patients improved their structural abilities with regard to emotional perception and differentiation, controlling impulses, tolerating frustration, and regulating self-esteem. CONCLUSION: PTSD core symptoms and comorbid complaints are closely interlinked and can be seen as a traumatic-stress cluster, which is accompanied by significant impairments in self- and emotion regulation. Therefore, treatment concepts should explicitly foster emotional processing and structural abilities to target the posttraumatic stress responses entirely. (PsycInfo Database Record (c) 2022 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».