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Enregistrement W2770207390 · doi:10.1111/eip.12520

Pilot study of cognitive remediation and motivational interviewing in youth at risk of serious mental illness

2017· article· en· W2770207390 sur OpenAlexaff
Danijela Piškulić, Sylvia Romanowska, Jean Addington

Notice bibliographique

RevueEarly Intervention in Psychiatry · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSubstance Abuse Treatment and Outcomes
Établissements canadiensHotchkiss Brain InstituteOntario Brain InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMotivational interviewingCognitionMental illnessIntervention (counseling)AttritionClinical psychologyPsychologyCognitive remediation therapyPsychiatryMedicineMental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: The aim of this pilot project was to determine the recruitment feasibility for a computerized cognitive remediation treatment (CRT) for youth at-risk of serious mental illness (SMI), and treatment adherence following an adjunct treatment of motivational interviewing (MI). METHODS: Twelve youth at-risk of SMI were randomized to receive either CRT or CRT plus MI. CRT was conducted over 10 wk during which time 5 MI sessions were available for the CRT + MI group. RESULTS: The recruitment rate was 55%. The attrition rate from the study was 25% and on average participants completed 33% of the CRT sessions, with no group differences in the number of CRT sessions completed. CONCLUSIONS: Treatment adherence was low. Participants described the CRT as easy and unchallenging. Future recommendations include engaging youth at-risk into CRT programs based on cognitive deficits, measuring intervention satisfaction and offering access to supportive therapies for concerns other than cognition.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,640

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,324
Écart entre enseignants0,287 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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