Successful computer-assisted cognitive remediation therapy in patients with unipolar depression: a proof of principle study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Despite increasing awareness of the extent and severity of cognitive deficits in major depressive disorder (MDD), trials of cognitive remediation have not been conducted. We conducted a 10-week course of cognitive remediation in patients with long-term MDD to probe whether deficits in four targeted cognitive domains, (i) memory, (ii) attention, (iii) executive functioning and (iv) psychomotor speed, could be improved by this intervention. METHOD: We administered a computerized cognitive retraining package (PSSCogReHab) with demonstrated efficacy to 12 stable patients with recurrent MDD. Twelve matched patients with MDD and a group of healthy control participants were included for comparison; neither comparator group received the intervention that involved stimulation of cognitive functions through targeted, repetitive exercises in each domain. RESULTS: Patients who received cognitive training improved on a range of neuropsychological tests targeting attention, verbal learning and memory, psychomotor speed and executive function. This improvement exceeded that observed over the same time period in a group of matched comparisons. There was no change in depressive symptom scores over the course of the trial, thus improvement in cognitive performance occurred independent of other illness variables. CONCLUSIONS: These results provide preliminary evidence that improvement of cognitive functions through targeted, repetitive exercises is a viable method of cognitive remediation in patients with recurrent MDD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».