The use of CBT (Cognitive Behavioural Therapy) as a treatment of post-traumatic stress disorder among adolescents in Nigeria
Notice bibliographique
Résumé
Background: Post-traumatic stress disorder (PTSD) is a significant mental health concern among adolescents in Nigeria, exacerbated by socio-economic challenges and violence. Despite its high prevalence, treatment options remain limited, with Cognitive Behavioral Therapy (CBT) emerging as a promising intervention. Aim: To evaluate the efficacy of Cognitive Behavioral Therapy in treating PTSD among adolescents in Nigeria. Setting: Multiple regions across Nigeria, considering local socio-cultural factors influencing mental health outcomes. Methods: A systematic review was conducted across PubMed, Cochrane Library, Web of Science, and CINAHL Complete databases (up to March 2024). The search combined terms related to "PTSD," "CBT," and "cognitive psychotherapy" using Boolean operators (AND and OR). Results: Findings indicate that CBT significantly reduces PTSD symptoms in Nigerian adolescents, particularly anxiety, depression, and social withdrawal. The therapy's structured problem-solving techniques were shown to be effective in alleviating stressors unique to this demographic. Studies highlighted improvements in emotional regulation and coping mechanisms, suggesting CBT's adaptability to the Nigerian context. Conclusion: CBT is an effective therapeutic intervention for managing PTSD among adolescents in Nigeria, demonstrating substantial improvements in mental health outcomes. Its structured approach provides a feasible solution to address the high burden of PTSD in low-resource settings. Contribution: This study contributes to the limited body of knowledge on PTSD interventions in Nigeria, emphasizing the potential of CBT to enhance adolescent mental health in diverse socio-cultural environments. The findings support the integration of CBT into mental health policies to address adolescent PTSD in Nigeria.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».