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Record W1861692958 · doi:10.7202/1023994ar

Les thérapies de troisième vague dans le traitement du trouble obsessionnel-compulsif

2014· article· fr· W1861692958 on OpenAlexaffvenue
Benjamin Schoendorff, Magali Purcell‐Lalonde, Kieron O’Connor

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2014
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Canadian institutionsUniversité de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

En termes de prévalence, le trouble obsessionnel-compulsif (TOC) se classe au quatrième rang des troubles de santé mentale. Les traitements actuellement dispensés sont issus de la première et de la deuxième vague des thérapies comportementales et cognitives et utilisent l’exposition et la restructuration cognitive. Cependant, les thérapies de la troisième vague, soit la thérapie par la pleine conscience et la thérapie d’acceptation et d’engagement (ACT), sont de plus en plus reconnues comme traitements de choix. Le présent article décrit les bases théoriques de l’ACT, incluant la théorie des cadres relationnels et ses cibles cliniques : l’évitement expérientiel, ses principaux processus et un outil utilisé lors du traitement, la matrice. Plutôt que de restructurer les pensées problématiques et de l’exposer à son anxiété, l’ACT vise à entraîner la flexibilité psychologique, c’est-à-dire la capacité à se distancer de ses pensées problématiques et à accepter les ressentis inconfortables afin de pouvoir poser des actions en lien avec ses valeurs personnelles. Ceci peut permettre au comportement du client qui était largement sous le contrôle aversif de ses obsessions et de son anxiété de passer graduellement sous le contrôle appétitif de ses valeurs personnelles. L’application de l’ACT au TOC est illustrée par une étude de cas.

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 distilled prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.000
Version: codex-gemma-dda1882f352aValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesMeta-epidemiology (narrow), Insufficient payload (model declined to judge)
Consensus categoriesInsufficient payload (model declined to judge)
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: none
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.488
Threshold uncertainty score1.000

Codex and Gemma teacher scores by category

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.000
Meta-epidemiology (narrow)0.0010.001
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0000.000
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0000.000
Open science0.0010.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

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.

Opus teacher head0.013
GPT teacher head0.282
Teacher spread0.269 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.

Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

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".

Quick stats

Citations7
Published2014
Admission routes2
Has abstractyes

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