Case Report: Trauma group therapy with karate-do for war-traumatized children and adolescents
Notice bibliographique
Résumé
Background: From the viewpoint of health and education, traumatized children and adolescents who have fled from war and conflict zones to Switzerland represent a high-risk group, as they suffer from psychiatric symptoms to an above-average extent and on several levels: somatic, psychological, psychosomatic, and psychosocial. Objectives: The complexity and severity of these problems overwhelm the existing school structures in many cases: There is a clear need for psychotherapeutic interventions here that goes beyond purely verbal conversational therapy and provides an holistic concept. Methods: We propose the following novel approach: "Trauma group therapy with karate-do for war-traumatized children and adolescents" which integrates and applies the evidence-based methods of integrative Budo-Therapy, trauma-focused Cognitive Behavioral Therapy (TF-CBT), Narrative Exposure Therapy (NET) and Integrative Gestalt Therapy according to Dr. Hilarion Petzold (EAG-FPI) and validated it in a group of approximately 12 children from war and conflict zones who attend the public schools of the city of Zürich. Results: Qualitative feedback received from the teachers is promising. They report that it is now better possible for the children who go to ouer "Trauma group therapy with karate-do for war-traumatized children and adolescents" to concentrate at school and also to better regulate their feelings. Conclusion: Ouer approach seems to be a promising intervention for traumatized children and adolecents. Though it needs further evaluation.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».