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Enregistrement W2193640954 · doi:10.3371/csrp.meba.022015

Psychosocial Approaches in the Treatment of Psychosis: Cognitive Behavior Therapy for Psychosis (CBTp) and Metacognitive Training (MCT)

2015· review· en· W2193640954 sur OpenAlexaff
Mahesh Menon, Ryan Balzan, Katy Margaret Harper, Devavrata Kumar, Devon Andersen, Steffen Moritz, Todd S. Woodward

Notice bibliographique

RevueClinical Schizophrenia & Related Psychoses · 2015
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsychosisPsychosocialPsychologyPsychotherapistSchizophrenia (object-oriented programming)CognitionClinical psychologyCognitive behavioral therapyIntegrative psychotherapyAntipsychoticMetacognitionCognitive therapyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although antipsychotic medication has been the most widely used and efficacious treatment in ameliorating the symptoms of psychosis, there has been a growing realization that pharmacological treatment has limitations. A significant minority of individuals continue to show "treatment-resistant" symptoms and significant relapse risk, while others show symptom reduction without the corresponding improvement in social and role functioning. Psychotherapy, in combination with medication, can help with symptom reduction, as well as improve functioning and quality of life. In this paper, we focus on two modalities of psychotherapy which have been shown to improve symptomatology and functioning in individuals with psychosis: Cognitive Behavior Therapy for psychosis (CBTp) and Metacognitive Training (MCT). Both treatment approaches focus on increasing the individuals' understanding of the psychological mechanisms associated with delusions and hallucinations, and helping them develop strategies to improve reality testing and belief evaluation. We aim to provide an overview of both treatments, examining not only the theoretical mechanisms and efficacy of each approach, but also the common therapeutic components they share.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,958
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,002
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 Opus0,397
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,098 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeAutre devis
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

Citations16
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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