Exploration de l’efficacité d’un autotraitement guidé en ligne du trouble de stress post-traumatique chez des personnes évacuées de feux de forêt
Bibliographic record
Abstract
Objectifs Les catastrophes sont de plus en plus fréquentes et intenses à l’échelle mondiale. Les individus qui y sont exposés sont à risque de développer un trouble de stress post-traumatique (TSPT), d’insomnie ou de dépression. Une approche de soins par paliers, dont les premiers niveaux offrent des interventions moins coûteuses en termes de ressources spécialisées, permettrait de répondre efficacement et de manière adaptée aux besoins de santé mentale des populations affectées par des catastrophes. Un essai contrôlé randomisé mené auprès de personnes évacuées des feux de forêt de Fort McMurray (Alberta, Canada) de 2016 présentant des symptômes de TSPT, de dépression et d’insomnie a démontré l’efficacité de l’autotraitement RESILIENT pour réduire ces symptômes. Cependant, son impact auprès de personnes présentant un diagnostic probable de TSPT n’a pas été examiné. Ainsi, cette étude vise à évaluer l’efficacité de RESILIENT à réduire les symptômes de TSPT, de dépression et d’insomnie chez les personnes présentant un TSPT probable à la suite d’une catastrophe. Méthode Une analyse secondaire a été réalisée à partir d’un sous-échantillon de 38 participants d’un essai contrôlé randomisé mené auprès de personnes évacuées des feux de forêt de Fort McMurray. Pour être admissibles, les participants devaient présenter un TSPT probable. Seize personnes répondant aux critères avaient été assignées à la condition traitement et 22 à la condition témoin de type liste d’attente. Les participants ont eu accès à la plateforme de traitement RESILIENT, un autotraitement guidé en ligne composé de 12 séances thérapeutiques offrant des stratégies cognitivo-comportementales validées par les données probantes pour le TSPT, la dépression et l’insomnie. Les participants ont rempli les versions anglaises validées de questionnaires autorapportés mesurant la sévérité de leurs symptômes de TSPT ( PTSD Checklist for DSM-5 ), d’insomnie ( Insomnia Severity Index ) et de dépression ( Patient Health Questionnaire ; PHQ-9 ) au pré et au post-traitement. Résultats Des analyses à modèles mixtes ont été réalisées. Les analyses sur la base d’intention de traiter n’ont pas atteint le seuil de signification statistique pour les effets d’interaction (condition x temps). Les analyses subséquentes, excluant les personnes assignées à la condition traitement n’ayant pas accédé au traitement, ont toutefois révélé des améliorations cliniquement et statistiquement significatives pour les personnes ayant assisté au moins à 1 séance du traitement comparativement aux personnes assignées à la condition témoin. Conclusion Ces résultats soutiennent l’efficacité de la plateforme RESILIENT pour réduire les symptômes de TSPT, de dépression et d’insomnie auprès de personnes présentant un TSPT probable après avoir été évacuées à cause de feux de forêt. Ces résultats démontrent la pertinence de l’approche de soins par paliers, offrant en premier lieu des interventions autogérées pour les populations exposées à des catastrophes.
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 | 0.004 | 0.009 |
| 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 | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.007 | 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".