Treating Posttraumatic Stress Disorder in Military Populations
Notice bibliographique
Résumé
Military and Veteran populations experience higher rates of posttraumatic stress disorder (PTSD) compared to civilians. While trauma focused psychotherapies are generally recommended as first-line treatments, the effectiveness of various treatments in military populations requires further investigation. This meta-analysis aims to synthesize the current literature regarding effectiveness of psychotherapies, pharmacotherapies, and combination treatments for PTSD in military populations. This preregistered review (PROSPERO: CRD42021245754) was conducted in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta Analyses and Cochrane guidelines. A search was conducted using PsycINFO, MEDLINE, Embase, CINAHL, and ProQuest Dissertations and Theses. The final sample included data from 414 studies. Full study methodologies can be found in the published protocol (Liu et al, 2021). =2.17), outperforming both psychotherapies and pharmacotherapies alone. No significant differences were found across control conditions. Findings suggest that integrating psychotherapies and pharmacotherapies may address multiple dimensions of PTSD more effectively than monotherapies. However, these results contrast with the prioritization of trauma-informed psychotherapies over pharmacotherapies, as recommended by the 2023 US Department of Veterans Affairs/Department of Defense guidelines. Future research should focus on subclass analyses and long-term outcomes to refine treatment strategies for PTSD in military populations. Tailoring treatment plans to individual needs remains crucial for optimizing recovery and long-term symptom management.
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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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».