Metacognitive training in schizophrenia: from basic research to knowledge translation and intervention
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: There has been a marked increase in the study of cognitive biases in schizophrenia, which has in part been stimulated by encouraging results with cognitive-behavioral interventions in the disorder. We summarize new evidence on cognitive biases thought to trigger or maintain positive symptoms in schizophrenia and present a new therapeutic intervention. RECENT FINDINGS: Recent studies indicate that patients with paranoid schizophrenia jump to conclusions, show attributional biases, share a bias against disconfirmatory evidence, are overconfident in errors, and display problems with theory of mind. Many of these biases precede the psychotic episode and may represent cognitive traits. Building upon this literature, we developed a metacognitive training program that aims to convey scientific knowledge on cognitive biases to patients and provides corrective experiences in an engaging and supportive manner. Two new studies provide preliminary evidence for the feasibility and efficacy of this approach. SUMMARY: The gap between our advanced understanding of cognitive processes in schizophrenia and its application in clinical treatment is increasingly being narrowed. Despite emerging evidence for the feasibility and efficacy of metacognitive training as a stand-alone program, its most powerful application may be in combination with individual cognitive-behavioral therapy.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| 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 | 0,002 |
| 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 découle