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Enregistrement W2481773217 · doi:10.1155/2016/6371856

Does the Beck Cognitive Insight Scale Predict Response to Cognitive Remediation in Schizophrenia?

2016· article· en· W2481773217 sur OpenAlexafffund
Audrey Benoit, Philippe‐Olivier Harvey, Louis Bherer, Martín Lepage

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Research and Treatment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensConcordia UniversityMcGill UniversityDouglas Mental Health University InstituteInstitut Universitaire de Gériatrie de MontréalUniversité du Québec à Montréal
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéMcGill University
Mots-clésAlgorithmCognitionComputer scienceArtificial intelligenceMachine learningPsychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cognitive remediation therapy (CRT) has emerged as a viable treatment option for people diagnosed with schizophrenia presenting disabling cognitive deficits. However, it is important to determine which variables can influence response to CRT in order to provide cost-effective treatment. This study's aim was to explore cognitive insight as a potential predictor of cognitive improvement after CRT. Twenty patients with schizophrenia completed a 24-session CRT program involving 18 hours of computer exercises and 6 hours of group discussion to encourage generalization of cognitive training to everyday activities. Pre- and posttest assessments included the CogState Research Battery and the Beck Cognitive Insight Scale (BCIS). Lower self-certainty on the BCIS at baseline was associated with greater improvement in speed of processing (r s = -0.48; p < 0.05) and visual memory (r s = -0.46; p < 0.05). The results of this study point out potential associations between self-certainty and cognitive improvement after CRT, a variable that can easily be measured in clinical settings to help evaluate which patients may benefit most from the intervention. They also underline the need to keep investigating the predictors of good CRT outcomes, which can vary widely between patients.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,816
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,342
Écart entre enseignants0,302 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations45
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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