Étude portant sur l'évaluation des attitudes, des croyances négatives et des contraintes rencontrées lors du traitement par exposition de personnes souffrant de trouble obsessionnel-compulsif
Bibliographic record
Abstract
Cet essai doctoral s'inscrit dans un domaine de recherche qui s'intéresse aux attitudes, mythes ou croyances véhiculées par les professionnels qui utilisent l'exposition comme outil d'intervention lors du traitement du trouble obsessionnel-compulsif (TOC). Nos objectifs étant de 1) de présenter les divers modèles théoriques suggérés dans les écrits afin de bien comprendre la complexité du TOC, 2) d'évaluer si l'exposition et la prévention de la réponse est utilisée de façon systématique et ce, indépendamment de l'approche théorique du thérapeute ou de sa spécialisation dans le traitement cognitivo-comportemental du TOC, et 3) d'évaluer si certaines croyances pourraient freiner son utilisation. Cinquante-six professionnels ont été recrutés en territoire canadien. Cinquante-quatre pourcent ont été classés comme ayant une spécialisation dans le traitement cognitivo-comportemental du trouble obsessionnel-compulsif. L'autre quarante-six pourcent des participants ne possèdent pas de spécialisation spécifique dans le traitement du TOC. Les résultats montrent que 78.3 % des professionnels ont recours à l'exposition lorsqu'ils jugent cohérent de l'employer pour le traitement psychologique du TOC et ce, indépendamment de l'approche théorique préconisée. Toutefois, notons des différences significatives (Z = 3.63, p < .001) entre les professionnels qui possèdent une spécialisation, en ce sens qu'ils semblent plus outillés pour conduire une séance d'exposition. Ces résultats sont intéressants et portent à croire que certaines croyances négatives concernant l'exposition in vivo avec prévention de la réponse freine son utilisation malgré que son efficacité soit reconnue. Les résultats relèvent aussi les contraintes de son utilisation en ce sens que l'exposition comme outil d'intervention nécessite une formation et une application rigoureuses afin d'en retirer des résultats optimaux. Les contraintes rencontrées par les professionnels qui ne possèdent pas de spécialisation pourraient être palliées par l'utilisation de la réalité virtuelle. En conclusion, nous explorerons les avantages de la concrétisation d'environnements virtuels utilisés pour le traitement du trouble obsessionnel-compulsif.
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 | 0.005 | 0.014 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 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".