Cognitive remediation as a treatment for major depression: A rationale, review of evidence and recommendations for future research
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: There is considerable literature regarding the effectiveness of cognitive remediation (CR) in schizophrenia and in conditions such as stroke and traumatic brain injury. Patients with major depressive disorder (MDD) present with significant cognitive impairment which in many cases may not resolve with treatment. Neurobiological data suggest that this may relate to underlying dysfunction of pre-frontal cortical areas of the brain and their connections with limbic structures. There has been limited research into specific CR to activate these areas and target impaired cognitive function in MDD. We therefore review current evidence, examine the theoretical basis for and present a rationale for research into CR in MDD. In addition, we will examine important methodological issues in developing such an approach. METHOD: Based on preliminary studies using CR-based techniques, data from CR in schizophrenia, data regarding baseline and residual cognitive impairment in depression, and knowledge of the neurobiology of MDD, we examine the possible utility of CR strategies in the treatment of MDD and make recommendations for research in this area. RESULTS: A small number of previous studies have examined specific CR in MDD. The studies are small and inconclusive. However, data on the neuropsychological function and neurobiology of MDD suggest that this is an approach that deserves further attention and research. CONCLUSIONS: Further research is required in carefully selected populations, using well-defined CR techniques and some form of comparator treatment.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».