Trauma‐focused cognitive behavioral therapy for children and youth in low and middle‐income countries: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Trauma-focused cognitive behavioral therapy (TF-CBT) has been identified as a gold standard treatment for childhood posttraumatic stress disorder (PTSD) in Western countries. More recently, TF-CBT has emerged in the literature as an area of interest for children and youth affected by conflict and war in low- and middle-income countries (LMIC). METHODS: The present systematic review assesses the current evidence base of TF-CBT for children and youth in LMIC, with a focus on conflict-affected countries. A total of 143 articles were identified, of which 11 articles, representing 1,354 participants, met the proposed inclusion criteria. RESULTS: Results showed that the majority of the studies identified were conducted in low-resource community settings in East or Central Africa (n = 8). It was also found that cultural considerations were taken into account in TF-CBT delivery to meet the needs of local populations. Additionally, measures were translated and validated for local use. CONCLUSIONS: Findings of outcome data indicated that TF-CBT was effective in treating trauma-related symptoms and improving psychosocial functioning in children and adolescents in LMICs. Given the limited number of published literature available in this area, further studies are needed to conclude when and for whom trauma-focused interventions are most relevant.
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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 | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 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 ».