L'efficacité à long terme de la thérapie cognitive-comportementale du trouble de stress post-traumatique avec ou sans traitement des cauchemars
Bibliographic record
Abstract
La thérapie cognitive-comportementale (TCC) est efficace pour traiter le trouble de stress post-traumatique (TSPT) et l’ajout d’une composante de répétition et révision par imagerie mentale (RRIM) diminue les cauchemars persistants, mais les essais cliniques effectuent rarement un suivi à long terme. La présente étude vise à évaluer l’amélioration des gains thérapeutiques jusqu’à 12 mois suivant une TCC du TSPT (avec ou sans RRIM) sur les symptômes de TSPT et le sommeil. Elle vise aussi à explorer si ces gains s’étendent à la qualité de vie et au fonctionnement quotidien et si les conditions TCC du TSPT seule ou avec RRIM diffèrent. Quarante-deux victimes d’agression sexuelle ayant un TSPT ont été assignées aléatoirement aux conditions et ont été évaluées au post-traitement et aux suivis effectués 3, 6 et 12 mois après le traitement. Aucun changement significatif n’a été observé sur les symptômes de TSPT et le sommeil dans les 12 mois après le traitement (tous les p > 0.05). Les conditions ne différaient pas significativement sur toutes les variables, sauf la santé physique perçue. Combinés aux améliorations observées pendant la thérapie (Belleville et al., 2018), les résultats suggèrent que les gains se maintiennent jusqu'à 12 mois après une TCC du TSPT (avec ou sans RRIM).
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 | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| 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".