A Randomized Controlled Trial of Executive Functioning Training Compared With Perceptual Training for Schizophrenia Spectrum Disorders: Effects on Neurophysiology, Neurocognition, and Functioning
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive remediation is an efficacious treatment for schizophrenia. However, different theoretical approaches have developed without any studies to directly compare them. This is the first study to compare the two dominant approaches to cognitive remediation (training of executive skills and training of perceptual skills) and employed the broadest assessment battery in the literature to date. METHODS: Outpatients with schizophrenia spectrum disorders were randomly assigned to receive either executive training or perceptual training. Electrophysiological activity, neurocognition, functional competence, case manager-rated community functioning, clinical symptoms, and self-report measures were assessed at baseline, immediately after treatment, and at a 12-week posttreatment follow-up assessment. RESULTS: Perceptual training improved the EEG mismatch negativity significantly more than executive training immediately after treatment, although the effect did not persist at the 12-week follow-up. At the follow-up, executive training improved theta power during an n-back task, neurocognition, functional competence, and case manager-rated community functioning to a greater extent than perceptual training. These effects were not observed immediately after treatment. CONCLUSIONS: Both perceptual training and executive training improved neurophysiological mechanisms specific to their domains of intervention, although only executive training resulted in improvement in neurocognition and functioning. Improvements in favor of executive training did not appear immediately after treatment but emerged 12 weeks after the end of active treatment. Thus, short-term intervention targeting higher-order cognitive functions may prime further cognitive and functional improvement.
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 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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,002 |
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 ».