Treatment responder status and time to response as a function of hazardous drinking among active-duty military receiving variable-length cognitive processing therapy for posttraumatic stress disorder.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: A common concern is whether individuals with posttraumatic stress disorder (PTSD) and hazardous drinking will respond to PTSD treatment or need a higher dose. In a sample of active-duty military, we examined the impact of hazardous drinking on cognitive processing therapy (CPT) outcomes and whether number of sessions to reach good end-state or dropout differed by drinking status. METHOD: ) or nonresponders if they completed 24 sessions or 18 weeks of treatment without good end-state. Survival analyses were used to compare time to dropout or good end-state between those with and without hazardous drinking. RESULTS: Those with hazardous drinking were as likely as those without to reach good end-state and no more likely to drop out. There were no differences in number of sessions to reach good end-state or dropout. On a gold-standard assessment, those with hazardous drinking evidenced more PTSD symptom reduction than those without. The overall proportion of participants with hazardous drinking decreased (30.7% to 18.6%), as did mean number of drinks per drinking day and drinks on the heaviest drinking day among those initially drinking hazardously. CONCLUSIONS: Results support using CPT for military personnel with PTSD and hazardous drinking and indicate that those with hazardous drinking can benefit from PTSD treatment without additional treatment sessions. (PsycInfo Database Record (c) 2023 APA, all rights reserved).
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».