Cognitive remediation therapy for schizophrenia: what is it and does it work?
Notice bibliographique
Résumé
Impaired cognition is a core feature of schizophrenia (SZ) that precedes, accompanies, and often outlasts a patient's clinical symptoms. The success of new generation antipsychotics, as well as their failure to ameliorate the persistent disabilities associated with the disorder are well documented. Consequently, a number of psychosocial and cognitive interventions have been developed to address specific aspects of disability not adequately alleviated by medication. Among these, interventions adapted from the acquired brain literature that target cognitively based disability (cognitive remediation therapy; CRT) have received significant empirical support both for ameliorating specific deficits in memory, attention and executive function, and improving real world outcome. CRT strategies have focused either on providing drill-based training aimed at increasing capacity or providing behavioural strategies for compensating for cognitive deficits, or a mixture of both. Nonetheless, these interventions have varied widely and several questions remain. This review provides a brief overview of cognitive remediation therapies in psychosis, discusses evidence for its success, and outlines a number of questions that remain about its implementation. Given the current unavailability of cognitive remediation as part of standard care in Irish mental health services, we conclude by describing one such intervention developed within our clinical research group and the questions we hope to address in making this programme more widely available to Irish patients.
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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 | 0,008 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».