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Enregistrement W2581840651 · doi:10.1155/2017/7203871

Improving Theory of Mind in Schizophrenia by Targeting Cognition and Metacognition with Computerized Cognitive Remediation: A Multiple Case Study

2017· article· en· W2581840651 sur OpenAlexafffund
Élisabeth Thibaudeau, Caroline Cellard, Clare Reeder, Til Wykes, Hans Ivers, Michel Maziade, Marie-Audrey Lavoie, William Pothier, Amélie M. Achim

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Research and Treatment · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensUniversité LavalInstitut Universitaire en Santé Mentale de Québec
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchFonds de Recherche du Québec - SantéNational Institute for Health and Care Research
Mots-clésMetacognitionCognitionSchizophrenia (object-oriented programming)Theory of mindPsychologySocial cognitionCognitive remediation therapyClinical psychologyDevelopmental psychologyCognitive psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Schizophrenia is associated with deficits in theory of mind (ToM) (i.e., the ability to infer the mental states of others) and cognition. Associations have often been reported between cognition and ToM, and ToM mediates the relationship between impaired cognition and impaired functioning in schizophrenia. Given that cognitive deficits could act as a limiting factor for ToM, this study investigated whether a cognitive remediation therapy (CRT) that targets nonsocial cognition and metacognition could improve ToM in schizophrenia. Four men with schizophrenia received CRT. Assessments of ToM, cognition, and metacognition were conducted at baseline and posttreatment as well as three months and 1 year later. Two patients reached a significant improvement in ToM immediately after treatment whereas at three months after treatment all four cases reached a significant improvement, which was maintained through 1 year after treatment for all three cases that remained in the study. Improvements in ToM were accompanied by significant improvements in the most severely impaired cognitive functions at baseline or by improvements in metacognition. This study establishes that a CRT program that does not explicitly target social abilities can improve ToM.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,617
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,348
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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeEssai 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

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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