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Enregistrement W2132378446 · doi:10.1186/1471-244x-14-139

A systematic review on improving cognition in schizophrenia: which is the more commonly used type of training, practice or strategy learning?

2014· review· en· W2132378446 sur OpenAlexaff
Karine Paquin, Alexa L. Wilson, Caroline Cellard, Tania Lecomte, Stéphane Potvin

Notice bibliographique

RevueBMC Psychiatry · 2014
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversité LavalConcordia UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeurocognitiveSchizophrenia (object-oriented programming)PsychologyContext (archaeology)CognitionCognitive psychologyDrillApplied psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this article was to conduct a review of the types of training offered to people with schizophrenia in order to help them develop strategies to cope with or compensate for neurocognitive or sociocognitive deficits. METHODS: We conducted a search of the literature using keywords such as "schizophrenia", "training", and "cognition" with the most popular databases of peer-reviewed journals. RESULTS: We reviewed 99 controlled studies in total (though nine did not have a control condition). We found that drill and practice training is used more often to retrain neurocognitive deficits while drill and strategy training is used more frequently in the context of sociocognitive remediation. CONCLUSIONS: Hypotheses are suggested to better understand those results and future research is recommended to compare drill and strategy with drill and practice training for both social and neurocognitive deficits in schizophrenia.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,413
Écart entre enseignants0,312 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations53
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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