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Enregistrement W4312740631 · doi:10.7202/1094156ar

Influence de la comorbidité dans le traitement cognitif-comportemental des troubles anxieux et de l’humeur

2022· article· fr· W4312740631 sur OpenAlexaffvenueabout
Jessica Philippe, Martin D. Provencher, Geneviève Belleville, Guillaume Foldes Busque

Notice bibliographique

RevueSanté mentale au Québec · 2022
Typearticle
Languefr
DomainePsychology
ThématiqueAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Établissements canadiensCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPsychologyPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectifs Les troubles anxieux et les troubles de l’humeur sont les troubles de santé mentale les plus souvent observés dans les services de santé et la présence de comorbidité est davantage la règle que l’exception pour ces troubles. Bien que la thérapie cognitive-comportementale (TCC) ait largement été démontrée comme étant efficace pour les troubles anxieux et de l’humeur, les études qui portent sur l’efficacité de la TCC en présence de comorbidité(s) sont peu nombreuses et les résultats contradictoires. Pour répondre à ces questions, cette étude vise à mieux comprendre l’influence de la comorbidité dans le traitement des troubles anxieux, de l’humeur et apparentés à l’aide de la TCC dans une clinique universitaire. Les principaux objectifs sont de comparer les personnes qui ont des troubles anxieux et de l’humeur comorbides aux personnes qui n’en ont pas sur l’efficacité d’une TCC pour traiter le trouble principal et de vérifier si cette dernière permet de traiter les troubles comorbides par le fait même.Méthode L’échantillon est constitué de 293 personnes qui ont suivi une TCC adaptée en fonction de leurs besoins au Service de consultation de l’École de psychologie (SCEP) de l’Université Laval entre 2007 et 2018 en raison de difficultés liées à l’anxiété ou l’humeur. Les clients étaient exclus s’ils présentaient des symptômes psychotiques ou maniaques non contrôlés ou un trouble lié à l’utilisation d’une substance au premier plan. L’efficacité repose sur une comparaison de plusieurs mesures avant et après le suivi thérapeutique, dont la sévérité des diagnostics (mesurée par une entrevue structurée), les symptômes anxieux et dépressifs ainsi que la qualité de vie tels qu’évalués par des questionnaires au prétraitement et au post-traitement. Des tests t et des ANOVAS à mesures répétées ont été utilisés.Résultats Avant la thérapie, les résultats révèlent des symptômes significativement plus sévères parmi le groupe de personnes ayant au moins un diagnostic comorbide comparé au groupe de celles qui n’en ont pas. Après la thérapie, les deux groupes ont obtenu une diminution significative de la sévérité du diagnostic principal et ont atteint un changement cliniquement significatif dans une proportion équivalente. Chez les personnes ayant au moins un diagnostic comorbide, le nombre et la sévérité des diagnostics comorbides ont diminué significativement au post-test.Conclusion Les résultats suggèrent que la comorbidité aggrave le portrait clinique, mais que cela ne nuit pas à l’efficacité de la TCC pour traiter le trouble principal. De plus, la sévérité des troubles comorbides diminue avec la thérapie, même si ces troubles ne sont pas directement ciblés par le traitement. En concordance avec la littérature actuelle, il est donc recommandé de continuer à cibler le trouble principal dans un premier temps, qu’il y ait présence de comorbidité ou non.

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)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,352
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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