Cognitive‐behaviour therapy for medication‐resistant positive symptoms in early psychosis: a case series
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Cognitive-behaviour therapy (CBT) for psychosis reduces the severity of medication-resistant positive symptoms in chronic schizophrenia, but its efficacy for early psychosis outpatients with a similar profile has not been established. OBJECTIVE: This paper describes an uncontrolled evaluation of CBT, added to medication and comprehensive care in an early psychosis program, in a group of stable outpatients. PATIENTS: The sample was drawn from 24 consecutive referrals. Fourteen were eligible, i.e. had positive symptom(s) and had been on the same medication regime for 3 months. TREATMENT: Patients received an average of 16 individual sessions with a senior psychologist. MEASURES: Symptom severity was assessed both by an independent rater, and by patient self-report. RESULTS: Eleven of 14 patients completed treatment. Both clinician and self-report post-treatment ratings of positive symptoms were significantly reduced following CBT. For positive symptom totals, effect sizes ranged from d = 1.0 to 1.3. Clinically significant changes were apparent in at least eight of 11 patients. DISCUSSION: While case-series studies have significant limitations, the large effect sizes described here suggest that CBT shows promise for effectiveness with early psychosis patients. A randomized trial is needed to establish both the effect size over and above a control condition, and the durability of gains of CBT for medication-resistant symptoms in early psychosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».