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Enregistrement W4416993507 · doi:10.1016/j.apmr.2025.10.029

Building Emotional Self-awareness Teletherapy in Civilians and Service Members With Mild Traumatic Brain Injury

2025· article· en· W4416993507 sur OpenAlexaboutno aff
Dawn Neumann, Treven C. Pickett, Jie Ren, Yuedi Yang, Flora Hammond

Notice bibliographique

RevueArchives of Physical Medicine and Rehabilitation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTraumatic Brain Injury Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCongressionally Directed Medical Research ProgramsU.S. Department of DefenseU.S. ArmyU.S. Army Medical Research and Development CommandDefense Health AgencyOffice of the Assistant Secretary for Health
Mots-clésAlexithymiaTraumatic brain injuryService memberRehabilitationService (business)Military serviceMilitary personnel

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To explore the early efficacy of building emotional self-awareness teletherapy (BEST) at reducing alexithymia and improving emotional functioning in civilians and military service members and veterans with mild traumatic brain injury (TBI). DESIGN: Nonrandomized, pretest-posttest design and a 3-month follow-up. SETTING: Community. PARTICIPANTS: Forty participants with mild TBI (20 civilians and 20 service members and veterans) and elevated alexithymia and emotion dysregulation. On average, participants were 40 years old and 13 years post-TBI. INTERVENTION: BEST is an 8-session, remotely delivered intervention that trains emotional insight. MAIN OUTCOME MEASURES: Toronto Alexithymia Scale-20, Levels of Emotional Awareness Scale, Difficulty with Emotion Regulation Scale, Brief Resilience Scale, Patient-Reported Outcomes Measurement Information System (PROMIS) Anxiety and Anger, Patient Health Questionnaire-9 (depression), Posttraumatic stress disorder Checklist for DSM-5 (PCL-5), Positive and Negative Affect Schedule, and Patient Global Impression of Change. RESULTS: Thirty-six participants completed the study (90% retention). Compared with baseline, participants had significant improvements immediately and 3 months after treatment on the Toronto Alexithymia Scale-20, Levels of Emotional Awareness Scale, Difficulty with Emotion Regulation Scale, Brief Resilience Scale, Positive and Negative Affect Schedule negative affect scale, PROMIS Anxiety and Anger, Patient Health Questionnaire-9, and PCL-5. All P values were <.001, except Positive and Negative Affect Schedule negative affect at immediate posttest (P=.001), PROMIS Anxiety at both posttreatment time points (P=.009 and P=.006, respectively), and PROMIS anger at 3-month follow-up (P=.001). At posttest, 75%, 70%, and 60% of participants improved by ≥½ SD on the Toronto Alexithymia Scale-20, Levels of Emotional Awareness Scale, and Difficulty with Emotion Regulation Scale, respectively. On the Patient Global Impression of Change, 83% of participants reported noticeable positive changes in their emotional functioning. CONCLUSIONS: Findings support the preliminary efficacy of BEST at improving psychological health in civilian and military participants with mild TBI who have elevated alexithymia and emotion dysregulation. However, larger trials with more rigorous designs are necessary to determine the true impact of BEST.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,336 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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