Psychological Treatment of Co‐Occurring Trauma History, Posttraumatic Stress Disorder, and Eating Disorders: A Systematic Review of Clinical Outcomes
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The association between eating disorders (EDs) and both trauma exposure and posttraumatic stress disorder (PTSD) is well established. Existing evidence is inconclusive about the impact of trauma exposure and/or comorbid PTSD on ED treatment outcomes and if comorbid ED affects PTSD treatment outcomes. The objective of this systematic review is to consolidate the literature on treatment efficacy and effectiveness for individuals with EDs and trauma histories with and without PTSD, as well as to understand how ED and PTSD symptoms may impact improvement in each other, and how improvements in ED and PTSD symptoms might differ across treatment focus (ED-focused, PTSD-focused or both) and modality (e.g., cognitive behavioural, psychodynamic, transdiagnostic, integrative). METHODS: A systematic search of peer-reviewed publications was conducted across three databases (PsycINFO, PubMed, SCOPUS). RESULTS: Results indicate that comorbid PTSD symptoms, but not trauma history alone, may negatively affect ED treatment outcomes. Likewise comorbid ED symptoms may negatively affect PTSD treatment outcomes, but data is lacking. ED and/or PTSD symptom improvement was observed across treatment modalities. CONCLUSIONS: Results suggest that individuals may respond to a variety of modalities. Integrated and concurrent treatments show promise as an effective strategy to achieve long-term recovery from this debilitating comorbid condition.
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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 | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,005 | 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 ».