Traitement de la symptomatologie dépressive concomitante à la maladie d’Alzheimer : étude de cas des effets d’une psychothérapie psychodynamique interpersonnelle
Bibliographic record
Abstract
Cette étude de cas avait pour objectif l’exploration des effets d’une psychothérapie psychodynamique interpersonnelle sur les symptômes dépressifs d’une participante (nom fictif : Clara) atteinte d’un trouble neurocognitif dû à la maladie d’Alzheimer (TNMA). Les outils de mesure utilisés ont inclus la Dementia Mood Assessment Scale (DMAS) et la Cornell Scale for Depression in Dementia (CSDD). L’utilisation d’une mesure continue de la détresse a permis d’apprécier la présence de changements significatifs tout au long de l’intervention. Le modèle de psychothérapie adopté a fait l’objet d’un approfondissement sur le plan de ses fondements théoriques reliés à la pratique. Le contenu des échanges a été analysé en fonction de différents outils et objectifs associés à ce modèle. Une amélioration significative a été rapportée par Clara à la CSDD et la mesure est poursuivie. Une baisse significative à la DMAS et à la CSDD a été notée par le proche aidant. En conclusion les résultats semblent appuyer la pertinence clinique et scientifique du modèle de psychothérapie proposé.
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) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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".