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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».