Multi-Modal Motion-Assisted Memory Desensitization and Reconsolidation (3MDR) Treatment for Postpartum Posttraumatic Stress Disorder (PTSD) from Grief: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
The well-being of postpartum mothers can be significantly affected by posttraumatic stress disorder (PTSD) and grief. Success with standard PTSD interventions for this population has been inconsistent. Multi-modal motion-assisted memory desensitization and reconsolidation therapy (3MDR) is an intervention that has been studied favorably with military and veteran populations with PTSD and related conditions. Minimal research is available, however, regarding its application in the civilian population. This case report investigates the use of 3MDR in facilitating trauma and grief processing and reducing PTSD symptoms in a 35-year-old postpartum mother with treatment-resistant PTSD and grief undergoing 3MDR. Qualitative data collected throughout the 3MDR intervention and at the 3-, 6-, and 10-month follow-ups were thematically analyzed. The participant reported feeling increased control over her life after 3MDR and reduced adverse reactions to normally distressing events. During the follow-up sessions, the overarching trauma process was one of peeling back layers of her experiences. The following 3 themes emerged: gaining control in chaos, shifting from an ideal to a real perspective, overcoming trauma and moving forward in life. This case report suggests that 3MDR's immersive, motion-assisted, patient-centered psychotherapeutic approach and strong therapeutic relationship facilitated unique trauma and grief processing, empowering meaningful progress where prior interventions had failed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».