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Record W4312740631 · doi:10.7202/1094156ar

Influence de la comorbidité dans le traitement cognitif-comportemental des troubles anxieux et de l’humeur

2022· article· fr· W4312740631 on OpenAlexaffvenueabout
Jessica Philippe, Martin D. Provencher, Geneviève Belleville, Guillaume Foldes Busque

Bibliographic record

VenueSanté mentale au Québec · 2022
Typearticle
Languagefr
FieldPsychology
TopicAnxiety, Depression, Psychometrics, Treatment, Cognitive Processes
Canadian institutionsCentre intégré universitaire de santé et de services sociaux de la Capitale-NationaleCentres Intégré Universitaires de Santé et de Services SociauxCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalInstitut Universitaire en Santé Mentale de QuébecUniversité LavalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Saguenay–Lac-Saint-Jean
Fundersnot available
KeywordsHumanitiesPsychologyPhilosophy

Abstract

fetched live from OpenAlex

Objectifs Les troubles anxieux et les troubles de l’humeur sont les troubles de santé mentale les plus souvent observés dans les services de santé et la présence de comorbidité est davantage la règle que l’exception pour ces troubles. Bien que la thérapie cognitive-comportementale (TCC) ait largement été démontrée comme étant efficace pour les troubles anxieux et de l’humeur, les études qui portent sur l’efficacité de la TCC en présence de comorbidité(s) sont peu nombreuses et les résultats contradictoires. Pour répondre à ces questions, cette étude vise à mieux comprendre l’influence de la comorbidité dans le traitement des troubles anxieux, de l’humeur et apparentés à l’aide de la TCC dans une clinique universitaire. Les principaux objectifs sont de comparer les personnes qui ont des troubles anxieux et de l’humeur comorbides aux personnes qui n’en ont pas sur l’efficacité d’une TCC pour traiter le trouble principal et de vérifier si cette dernière permet de traiter les troubles comorbides par le fait même.Méthode L’échantillon est constitué de 293 personnes qui ont suivi une TCC adaptée en fonction de leurs besoins au Service de consultation de l’École de psychologie (SCEP) de l’Université Laval entre 2007 et 2018 en raison de difficultés liées à l’anxiété ou l’humeur. Les clients étaient exclus s’ils présentaient des symptômes psychotiques ou maniaques non contrôlés ou un trouble lié à l’utilisation d’une substance au premier plan. L’efficacité repose sur une comparaison de plusieurs mesures avant et après le suivi thérapeutique, dont la sévérité des diagnostics (mesurée par une entrevue structurée), les symptômes anxieux et dépressifs ainsi que la qualité de vie tels qu’évalués par des questionnaires au prétraitement et au post-traitement. Des tests t et des ANOVAS à mesures répétées ont été utilisés.Résultats Avant la thérapie, les résultats révèlent des symptômes significativement plus sévères parmi le groupe de personnes ayant au moins un diagnostic comorbide comparé au groupe de celles qui n’en ont pas. Après la thérapie, les deux groupes ont obtenu une diminution significative de la sévérité du diagnostic principal et ont atteint un changement cliniquement significatif dans une proportion équivalente. Chez les personnes ayant au moins un diagnostic comorbide, le nombre et la sévérité des diagnostics comorbides ont diminué significativement au post-test.Conclusion Les résultats suggèrent que la comorbidité aggrave le portrait clinique, mais que cela ne nuit pas à l’efficacité de la TCC pour traiter le trouble principal. De plus, la sévérité des troubles comorbides diminue avec la thérapie, même si ces troubles ne sont pas directement ciblés par le traitement. En concordance avec la littérature actuelle, il est donc recommandé de continuer à cibler le trouble principal dans un premier temps, qu’il y ait présence de comorbidité ou non.

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 imitation

Not 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.

metaresearch head score (Codex)0.002
metaresearch head score (Gemma)0.010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.025
Threshold uncertainty score0.050

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0020.010
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0010.001
Scholarly communication0.0010.000
Open science0.0000.001
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0040.000

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.

Opus teacher head0.025
GPT teacher head0.352
Teacher spread0.327 · 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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
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

Citations1
Published2022
Admission routes3
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