Trauma‐Related Symptom Improvement in Multimodal Triphasic Trauma Therapy: Findings From a Community‐Based Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This single-arm effectiveness study explored changes in trauma-related symptoms-including dissociation, depression, anxiety, sexual issues and sleep disturbances-throughout a multimodal, phased trauma intervention, to explore treatment response in real-world settings with varied populations and complex clinical presentations, as well as varied degrees of clinician experience. METHOD: Symptom change was assessed among participants undergoing a triphasic trauma therapy called trauma practice. Data were collected at five time points: pretreatment (n = 41), Phase 1 (n = 37), Phase 2 (n = 25), Phase 3 (n = 20) and follow-up (n = 16). Participants completed self-report measures at the start of therapy, after each therapy phase and 6 months post treatment. The average age of participants was 37.6 years (SD = 12.5). Approximately 63.8% identified as female, 55% were born in Canada and 47.5% identified as Caucasian. RESULTS: The findings revealed statistically and clinically significant reductions in symptoms across all measured domains. On average, participants transitioned from clinically elevated levels of dissociation, anxiety, depression, sexual difficulties and sleep disturbances at baseline to non-clinical levels by the end of therapy. Moderate to large effect sizes, clinically significant reliable change indices and sustained treatment gains were demonstrated at follow-up. CONCLUSION: These results suggest that trauma practice holds promise as an effective intervention for trauma in community clinical settings.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».