Sevrage des benzodiazépines chez des patients souffrant du Trouble d’anxiété généralisée : efficacité d’une intervention comportementale et cognitive
Bibliographic record
Abstract
Les benzodiazépines sont souvent prescrites pour le traitement à court terme du Trouble d’anxiété généralisée (TAG). La nature chronique du TAG entraîne une prise prolongée de ces psychotropes sur plusieurs mois et plusieurs années, entraînant ainsi une dépendance psychologique et physique. La présente étude vise à déterminer si la combinaison d’une thérapie comportementale et cognitive et d’un sevrage médicamenteux graduel facilite l’arrêt des benzodiazépines chez les patients souffrant d’un TAG. Au total, cinq participants ont reçu l’intervention combinée selon un protocole expérimental à cas uniques avec niveaux de base multiples. Quatre d’entre eux ont complété le plan de sevrage et ont démontré des améliorations cliniques importantes. Les données recueillies lors des suivis 3 et 6 mois indiquent un maintien des gains thérapeutiques. Ces résultats suggèrent que la thérapie comportementale et cognitive facilite l’arrêt des benzodiazépines chez les patients présentant un TAG tout en diminuant significativement les symptômes anxieux.
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 | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 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 | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
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".