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Enregistrement W2153977516 · doi:10.1080/09602010701390835

Cognitive-behaviour therapy and skilled motor performance in adults with chronic tic disorder

2007· article· en· W2153977516 sur OpenAlexafffund
Kieron O’Connor, Marc E. Lavoie, Émmanuel Stip, François Borgeat, Anick Laverdure

Notice bibliographique

RevueNeuropsychological Rehabilitation · 2007
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalHôpital Louis-H LafontaineUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWisconsin Card Sorting TestPsychologyTrail Making TestNeuropsychologyPhysical medicine and rehabilitationCognitionNeuropsychological testExecutive functionsPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The first aim of the present study was to compare performance of people with tic disorders (TD) and controls on executive function and a range of skilled motor tests requiring complex performance, guided movements, hand co-ordination, and fine control of steadiness. The second aim was to investigate the effect of cognitive behaviour therapy (CBT) on motor performance. A total of 55 patients with TD were recruited at baseline from participants in a behavioural management programme. A comparison group of 55 patients suffering from a variety of habit disorders (HD) involving complex manual movements, were matched on age and level of education to 34 non-psychiatric controls. Participants were evaluated pre- and post-treatment and post-waitlist with a neuropsychological evaluation focusing on executive function (Wisconsin Card Sorting Test, WCST) and skilled motor performance (Purdue Pegboard, Hole Steadiness Test, and the Groove Test). Results revealed WCST scores in the normal range, while motor performance differed significantly on the Purdue Pegboard Tests in both TD and HD as compared to the control group. Cognitive-behavioural treatment selectively improved motor performance in both clinical groups compared to waitlist control, and this improvement related to clinical outcome measures.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,288 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations28
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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