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Enregistrement W2613990210 · doi:10.1080/23808993.2017.1321467

Cognitive remediation of executive functioning in youth with neuropsychiatric conditions: current knowledge on feasibility, effectiveness, and personalization

2017· article· en· W2613990210 sur OpenAlexfundno aff
Valérie La Buissonnière-Ariza, Sophie C. Schneider, Eric A. Storch

Notice bibliographique

RevueExpert Review of Precision Medicine and Drug Development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésCognitive remediation therapyAnxietySchizophrenia (object-oriented programming)CognitionPsychologyClinical psychologyPsychological interventionIntervention (counseling)PersonalizationCognitive restructuringExecutive functionsAutismPsychiatryCognitive skill

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cognitive remediation is an intervention aimed at improving cognitive functioning. Executive functions are higher-order cognitive processes aimed to manage personal resources to achieve a goal, which are often impaired in neuropsychiatric disorders.Areas covered: We review the literature on cognitive remediation of executive functioning in youth with neuropsychiatric conditions including schizophrenia and psychosis, autism spectrum disorders (ASD), anorexia nervosa, anxiety disorders, and depressive disorders. We identify potential factors associated with treatment response, discuss treatment personalization, and suggest ways to improve personalization. This review suggests cognitive remediation is well accepted by patients and families and can be successfully delivered. Consistent evidence suggests attention bias modification is an effective intervention in anxiety disorders. A few programs were also effective in youth with ASD and schizophrenia. However, findings are mixed regarding other forms of intervention. Several treatment-level and individual factors may impact outcomes.Expert commentary: Treatment personalization seems to be particularly relevant and must be considered by clinicians when planning interventions. Treatment parameters should be selected based on individual needs and capacities. More studies are needed on treatment effectiveness, and to improve programs, extend findings to other neuropsychiatric subgroups, and clarify the role of potential predictors of treatment response.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,027
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,027
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,073
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,331 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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