Metacognitive training for patients with schizophrenia: Preliminary evidence for a targeted, single-module programme
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Metacognitive training is an eight-module, group-based treatment programme for people with schizophrenia that targets the cognitive biases (i.e. problematic thinking styles) thought to contribute to the genesis and maintenance of delusions. The present article is an investigation into the efficacy of a shorter, more targeted, single-module metacognitive training programme, administered individually, which focuses specifically on improving cognitive biases that are thought to be driven by a 'hypersalience of evidence-hypothesis matches' mechanism (e.g. jumping to conclusions, belief inflexibility, reasoning heuristics, illusions of control). It was hypothesised that a more targeted metacognitive training module could still improve performance on these bias tasks and reduce delusional ideation, while improving insight and quality of life. METHOD: A sample of 28 patients diagnosed with schizophrenia and mild delusions either participated in the hour-long, single-session, targeted metacognitive training programme (n = 14), or continued treatment as usual (n = 14). All patients were assessed using clinical measures gauging overall positive symptomology, delusional ideation, quality of life and insight, and completed two cognitive bias tasks designed to elucidate the representativeness and illusion of control biases. RESULTS: After a 2-week, post-treatment interval, targeted metacognitive training patients exhibited significant decreases in delusional severity and conviction, significantly improved clinical insight, and significant improvements on the cognitive bias tasks, relative to the treatment-as-usual controls. Performance improvements on the cognitive bias tasks significantly correlated with the observed reductions in overall positive symptomology. Patients also evaluated the training positively. CONCLUSIONS: Although interpretations of these results are limited due to the lack of an optimally designed, randomised controlled trial and a small sample size, the results are promising and warrant further investigation into targeted versions of the metacognitive training programme.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».