Trauma et usage problématique de substances chez les jeunes : synthèse des travaux de recherche sur le programme Seeking Safety et projet pilote
Bibliographic record
Abstract
Cet article porte sur le trouble concomitant état de stress post-traumatique (ÉSPT) et trouble lié à l’utilisation d’une substance (TUS) ; une réalité clinique fréquemment retrouvée chez les adultes où les traitements intégrés sont à privilégier comme modalité d’intervention. Parmi ceux-ci, le programme Seeking Safety (SS) est le plus validé empiriquement. Les preuves de son efficacité sont maintenant solides chez l’adulte et il est le seul traitement à surpasser le traitement contrôle pour l’ÉSPT et le TUS. Les travaux sur la version française sont aussi encourageants. Les jeunes, quant à eux, sont tout aussi à risque pour le type ÉSPT/TUS ; la prévalence étant estimée entre 11 % et 47 % (population générale et clinique). Bien que les impacts psychosociaux soient importants, peu de recherches portent sur les traitements intégrés pour cette clientèle. Deux études récentes mettent toutefois en évidence l’efficacité du programme SS pour les jeunes américains. Des ajustements sont d’ailleurs en cours pour adapter le programme à la réalité des adolescents et de leurs parents et pour en faciliter l’implantation. Des données préliminaires ont été récoltées auprès de jeunes canadiens-français (18 à 25 ans) qui ont bénéficié de séances d’entretien motivationnel combinées au programme SS offertes en groupe (n=6) ou en séances individuelles (n=3). Les résultats suggèrent que la version francophone du programme SS semble efficace en contexte de groupe, puisque des améliorations significatives ont été notées au niveau de la symptomatologie traumatique, de la consommation d’alcool et du fonctionnement selon l’axe 5 du DSM-IV-TR (grandes tailles d’effet). Aucune amélioration significative n’a cependant été notée pour la prestation de soins individuels et pour la consommation de drogues (DAST-20) en contexte de groupe ; bien que ces mesures semblent avoir évolué dans le sens d’un mieux-être. Cette étude suggère que la version française du programme SS est prometteuse dans le traitement de l’ÉSPT-TUS pour une population clinique de jeunes canadien-français. Des études avec groupe contrôle et un plus grand nombre de participants devront toutefois être menées pour confirmer son efficacité.
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 | 0.034 | 0.060 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.003 |
| 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".