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Enregistrement W4289835820 · doi:10.1037/int0000290

Open label pilot study on posttrauma health impacts of the Processing of Positive Memories Technique (PPMT).

2022· article· en· W4289835820 sur OpenAlexaff
Ateka A. Contractor, Ling Jin, Nicole H. Weiss

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychotherapy Integration · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of General Medical SciencesNational Institute on Drug AbuseNational Institutes of Health
Mots-clésAffect (linguistics)PsychologyClinical psychologyCognitionDepression (economics)Psychological interventionPosttraumatic stressIntervention (counseling)Cognitive processing therapyCognitive reappraisalPsychiatryCognitive therapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

=29.25 years; 58.30% women). We used the reliable change indices and clinically significant change score approach. The following number of participants showed statistically reliable changes: 9 participants for PTSD severity (8 recovered/improved); 6 participants for depression severity (5 improved); 5 participants for positive affect levels (2 recovered/improved); 9 participants for negative affect levels (8 recovered); 9 participants for posttrauma cognitions (7 recovered/improved); 5 participants for positive emotion dysregulation (4 recovered); 11 participants for number of retrieved positive memories (3 recovered); and 5 participants for therapeutic alliance (4 recovered). PPMT may impact certain posttrauma targets more effectively (PTSD, depression, negative affect, posttrauma cognitions). PPMT may be more helpful in improving regulation rather than levels of positive affect. PPMT, if supported in further investigations, may add to the clinician tool-box of PTSD interventions.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,002

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.

Tête enseignante Opus0,160
Tête enseignante GPT0,483
Écart entre enseignants0,323 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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