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Enregistrement W2597150764 · doi:10.1192/bjp.bp.116.197103

Psychological and psychosocial interventions for negative symptoms in psychosis: Systematic review and meta-analysis

2017· review· en· W2597150764 sur OpenAlexafffund
Danyael Lutgens, Geneviève Gariépy, Ashok Malla

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Psychiatry · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensMcGill UniversityDouglas Mental Health University Institute
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchMcGill University
Mots-clésMeta-analysisPsychosocialPsychological interventionStrictly standardized mean differencePsychosisMedicineQuality of life (healthcare)Clinical psychologyAntipsychoticPsychiatryCognitive behavioral therapySchizophrenia (object-oriented programming)CognitionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Negative symptoms observed in patients with psychotic disorders undermine quality of life and functioning. Antipsychotic medications have a limited impact. Psychological and psychosocial interventions, with medication, are recommended. However, evidence for the effectiveness of specific non-biological interventions warrants detailed examination. Aims To conduct a meta-analytic and systematic review of the literature on the effectiveness of non-biological treatments for negative symptoms in psychotic disorders. Method We searched for randomised controlled studies of psychological and psychosocial interventions in psychotic disorders that reported outcome on negative symptoms. Standardised mean differences (SMDs) in values of negative symptoms at the end of treatment were calculated across study domains as the main outcome measure. Results A total of 95 studies met our criteria and 72 had complete quantitative data. Compared with treatment as usual cognitive–behavioural therapy (pooled SMD −0.34, 95% CI −0.55 to −0.12), skills-based training (pooled SMD −0.44, 95% CI −0.77 to −0.10), exercise (pooled SMD −0.36, 95% CI −0.71 to −0.01), and music treatments (pooled SMD −0.58, 95% CI −0.82 to −0.33) provide significant benefit. Integrated treatment models are effective for early psychosis (SMD −0.38, 95% CI −0.53 to −0.22) as long as the patients remain in treatment. Overall quality of evidence was moderate with a high level of heterogeneity. Conclusions Specific psychological and psychosocial interventions have utility in ameliorating negative symptoms in psychosis and should be included in the treatment of negative symptoms. However, more effective treatments for negative symptoms need to be developed.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,061

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,034
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,474
Écart entre enseignants0,298 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations188
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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