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Enregistrement W1989881395 · doi:10.1159/000100003

Changes in Autobiographical Memory Specificity following Cognitive Behavior Therapy and Pharmacotherapy for Major Depression

2007· article· en· W1989881395 sur OpenAlexaff
Carolina McBride, Zindel V. Segal, Sidney H. Kennedy, Michael Gemar

Notice bibliographique

RevuePsychopathology · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueIdentity, Memory, and Therapy
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity Health NetworkCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAutobiographical memoryPsychologyMoodCognitionClinical psychologyTraitDepression (economics)Cognitive psychologyDevelopmental psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: An important cognitive marker of clinical depression is a reduced ability to be specific in recalling personal memories, a phenomenon coined 'overgeneral memory'. Overgeneral memory is considered as a stable cognitive trait that is intrinsically linked with depression and independent of mood state. Previous studies show that autobiographical memory is modifiable. SAMPLING AND METHODS: This study investigated whether autobiographical memory is differentially affected by treatment type. Depressed patients were randomly assigned to receive either cognitive behavior therapy (CBT) for depression or pharmacotherapy (PHT). RESULTS: The proportion of categoric memories decreased and the proportion of specific memories increased following both types of treatments, adding support to the view that overgeneral memory is modifiable. CBT also had a greater impact on reducing extended overgeneral memories compared to PHT. CONCLUSIONS: The results from the current study are important in that they show that overgeneral memory can be targeted and modified through brief treatment. The clinical significance of the finding that there was a greater decrease in extended memories in the CBT group is unclear.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,337 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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