Évaluation d’un programme d’aide au succès de sevrage des benzodiazépines
Bibliographic record
Abstract
L’efficacité d’un nouveau programme de sevrage des BZD basé sur l’approche cognitivo-comportementale (PASSE) a été évaluée en le comparant à une autre condition où les participants ne reçoivent que du soutien social. Le programme d’une durée de 20 semaines débute par une préparation de quatre semaines suivie d’un sevrage standard pendant les 16 semaines suivantes. Quarante-huit participants (24 dans chaque condition) ayant un diagnostic de trouble anxieux ont participé à cette étude. Les deux conditions de traitement actif ont été comparées avec une condition contrôle de sevrage standard comprenant 41 participants. Les résultats au post-traitement permettent d’affirmer que les participants dans les deux conditions de traitement actif ont un taux de succès supérieur au sevrage. Parmi ceux qui ont complété le programme, il n’y avait aucune différence en terme de succès au sevrage entre les résultats de la condition soutien social et de l’intervention PASSE, mais lorsque les abandons étaient pris en considération, l’intervention PASSE démontrait des résultats supérieurs comparativement à la condition soutien social. Les résultats suggèrent que l’approche béhaviorale-cognitive peut aider l’individu qui désire débuter un sevrage des BZD à mieux en tolérer les effets immédiats.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".