L’utilisation de la télépsychothérapie dans le traitement des troubles anxieux
Bibliographic record
Abstract
Le contenu de cet article porte sur la pertinence et l’efficacité relative de l’utilisation de la télépsychothérapie dans le traitement les troubles anxieux (TA). L’article présente brièvement les nouvelles technologies appliquées en psychothérapie, principalement l’utilisation de la visioconférence. Par la suite, un survol des données probantes actuelles dans le traitement des TA est présenté ainsi que les raisons pratiques d’opter pour cette nouvelle technologie. Les résultats provenant d’une récente étude contrôlée sur l’efficacité de la télépsychothérapie dans le traitement de l’état de stress post-traumatique (ESPT) sont présentés. Le présent article aborde également les différentes composantes dont il faut tenir compte lors des études portant sur l’efficience de la télépsychothérapie. Précisément, cela inclut la qualité de l’alliance thérapeutique, l’impact des facteurs propres issus de la technologie employée et de certaines limites inhérentes à cette nouvelle modalité d’intervention. Finalement, les auteurs tentent de répondre aux questions cruciales, à savoir la télépsychothérapie est-elle efficace pour traiter les TA ? Dans quelles conditions et avec quels types de clients anxieux est-elle recommandée ? Est-elle comparable à la modalité en face à face ? Comment l’utiliser à bon escient ?
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 | 0.009 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 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".