Cognitive remediation of executive functioning in youth with neuropsychiatric conditions: current knowledge on feasibility, effectiveness, and personalization
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».