Cognitive–behavioural therapy for the symptoms of schizophrenia: systematic review and meta-analysis with examination of potential bias
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive-behavioural therapy (CBT) is considered to be effective for the symptoms of schizophrenia. However, this view is based mainly on meta-analysis, whose findings can be influenced by failure to consider sources of bias. AIMS: To conduct a systematic review and meta-analysis of the effectiveness of CBT for schizophrenic symptoms that includes an examination of potential sources of bias. METHOD: Data were pooled from randomised trials providing end-of-study data on overall, positive and negative symptoms. The moderating effects of randomisation, masking of outcome assessments, incompleteness of outcome data and use of a control intervention were examined. Publication bias was also investigated. RESULTS: Pooled effect sizes were -0.33 (95% CI -0.47 to -0.19) in 34 studies of overall symptoms, -0.25 (95% CI -0.37 to -0.13) in 33 studies of positive symptoms and -0.13 (95% CI -0.25 to -0.01) in 34 studies of negative symptoms. Masking significantly moderated effect size in the meta-analyses of overall symptoms (effect sizes -0.62 (95% CI -0.88 to -0.35) v. -0.15 (95% CI -0.27 to -0.03), P = 0.001) and positive symptoms (effect sizes -0.57 (95% CI -0.76 to -0.39) v. -0.08 (95% CI -0.18 to 0.03), P<0.001). Use of a control intervention did not moderate effect size in any of the analyses. There was no consistent evidence of publication bias across different analyses. CONCLUSIONS: Cognitive-behavioural therapy has a therapeutic effect on schizophrenic symptoms in the 'small' range. This reduces further when sources of bias, particularly masking, are controlled for.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle