AVEC : évaluation d’une Nouvelle Intervention Découlant de la TCC Destinée Aux Proches Des Individus vivant un premier épisode de psychose
Bibliographic record
Abstract
L’efficacité des interventions destinées aux proches des individus vivant une psychose a été soulignée par de nombreuses études dont des méta analyses [5,6] et elles sont recommandées dans les Guides de meilleures pratiques en raison de leurs effets reconnus, soit la diminution des rechutes des personnes souffrant de psychose et une augmentation de leur soutien social [1,3,4]. Objectif Cette étude a évalué les retombées d’une nouvelle intervention (AVEC) élaborée par l’auteur et son associée, conçue selon les principes de la thérapie cognitive comportementale pour la psychose, manualisée et administrée par des infirmières spécialisées en santé mentale à des groupes de proches. Méthode les proches (n = 40) furent évalués avant et après l’intervention et des tests T pairés furent effectués. Résultats 78,6 % présentent des améliorations significatives de leur soutien social (The Multidimensional Scale of Perceived Social Support, [6]) et une diminution significative de leur détresse (Brief Symptom Inventory, [2]). Ils témoignent aussi de leur satisfaction à l’égard de l’intervention de groupe. Des résultats qualitatifs de même que le contenu du manuel d’intervention seront présentés et les implications cliniques discutées.
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 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.013 | 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".