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Enregistrement W2125152710 · doi:10.1016/j.cpr.2014.04.004

Sowing the seeds of doubt: a narrative review on metacognitive training in schizophrenia

2014· review· en· W2125152710 sur OpenAlexaff
Steffen Moritz, Christina Andreou, Brooke C. Schneider, Charlotte E. Wittekind, Mahesh Menon, Ryan Balzan, Todd S. Woodward

Notice bibliographique

RevueClinical Psychology Review · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesDeutsche ForschungsgemeinschaftNational Alliance for Research on Schizophrenia and Depression
Mots-clésPsychologyPsychoeducationCognitionCognitive biasMetacognitionClinical psychologyPsychosisPsychotherapistCognitive remediation therapyCognitive therapySyllabusSchizophrenia (object-oriented programming)Cognitive psychologyIntervention (counseling)Psychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The present article provides a narrative review of empirical studies on metacognitive training in psychosis (MCT). MCT represents an amalgam of cognitive-behavioral therapy (CBT), cognitive remediation (CRT) and psychoeducation. The intervention is available in either a group (MCT) or an individualized (MCT+) format. By sowing the seeds of doubt in a playful and entertaining fashion, the program targets positive symptoms, particularly delusions. It aims to raise patients' awareness for common cognitive traps or biases (e.g., jumping to conclusions, overconfidence in errors, bias against disconfirmatory evidence) that are implicated in the formation and maintenance of psychosis. The majority of studies confirm that MCT meets its core aim, the reduction of delusions. Problems (e.g., potential allegiance effects) and knowledge gaps (i.e., outcome predictors) are highlighted. The preliminary data suggest that the individual MCT format is especially effective in addressing symptoms, cognitive biases and insight. We conclude that MCT appears to be a worthwhile complement to pharmacotherapy.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,428
Tête enseignante GPT0,589
Écart entre enseignants0,161 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations319
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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