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Enregistrement W6921195787 · doi:10.6084/m9.figshare.19772035.v1

Therapist and operator experiences utilizing multi-modal motion-assisted Memory Desensitization and Reconsolidation (3MDR) for treatment of combat related posttraumatic stress disorder amongst military and veteran populations

2022· article· en· W6921195787 sur OpenAlexaffabout

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2022
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePosttraumatic Stress Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthPsychological interventionService memberQualitative researchExploratory researchDesensitization (medicine)Service providerMemory consolidation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As provisions of mental healthcare services to military and veteran populations increases the risk to service providers developing secondary traumatic stress (STS), efforts are needed to examine the impact of delivering novel interventions which may include 3MDR. As a virtual-reality supported intervention, 3MDR exposes the patient, therapist and operator to graphic and sensory stimuli (i.e. narratives, imagery, smells, and music) in the course of the intervention. 3MDR is actively being researched at multiple sites internationally within military and veteran populations. It is, therefore, crucial to ensure the safety and wellbeing of 3MDR therapists and operators who are exposed to potentially distressing sensory stimuli. The purpose of this study is to qualitatively examine the impact and experiences of STS amongst therapists and operators in delivering 3MDR. For this study, impact will be defined as therapists or operators experiencing perceived STS as a result of delivering 3MDR. This exploratory qualitative study recruited 3MDR therapists and operators (N = 18) from Canada, the Netherlands, the United Kingdom, and the United States who had previously delivered 3MDR therapy. Telephone or video-conferencing interviews were used to gather data that was subsequently transcribed and thematically analyzed. Four themes emerged among the therapists (n = 13) and operators (n = 5): (1) personal cost and benefits of 3MDR, (2) professional paradox of a 3MDR therapist, (3) perceived effect of 3MDR on patients, and (4) recommendations for future 3MDR use. STS was not noted to be a significant challenge for 3MDR therapists and operators. Future research may investigate optimal means of providing training and ongoing support for 3MDR therapists and operators. Secondary Traumatic Stress was not noted to be a significant challenge for 3MDR therapists and operatorsFuture research may investigate optimal means of providing training and ongoing support for 3MDR therapists and operators Secondary Traumatic Stress was not noted to be a significant challenge for 3MDR therapists and operators Future research may investigate optimal means of providing training and ongoing support for 3MDR therapists and operators

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0050,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,173
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeQualitatif
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
Publié2022
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