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Enregistrement W2937368830 · doi:10.1093/schbul/sbz019.324

T44. USING A VISUOSPATIAL MNEMONIC TO IMPROVE MEMORY IN PSYCHOSIS: A FEASIBILITY STUDY

2019· article· en· W2937368830 sur OpenAlexaff
Ana Elisa Sousa, Yacine Mahdid, Martín Lepage

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Bulletin · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiquePsychoanalysis and Psychopathology Research
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMnemonicRecallPsychosisPsychologyEpisodic memoryPsychosocialEncoding (memory)Schizophrenia (object-oriented programming)Cognitive psychologyClinical psychologyPsychiatryCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Episodic memory is severely impaired in psychosis, compromising daily living activities and psychosocial functioning. Despite being one of the strongest predictors of psychosocial functioning, memory performance shows only small to moderate improvement following psychosocial interventions. The use of encoding strategies (e.g., forming a story, mental imagery, or using categories to link words) results in a richer memory-trace that increases recall when compared to thinking about the word’s visual features or using repetition. However, people with psychosis tend not to spontaneously generate efficient strategies to facilitate recall. When trained in strategies such as semantic organization, they tend to show better outcomes in episodic memory performance. We investigated the effectiveness and feasibility of a visuospatial mnemonic strategy, the method of Loci (MoL), for improving episodic memory in psychosis. MoL takes advantage of mental visualization to facilitate encoding of disparate pieces of information, by relying on the “mental” allocation of the items to be memorized in several places. The efficacy of MoL and superiority over other mnemonics has been demonstrated in healthy subjects, and in older adults and depression; however, no study to date has evaluated the use of MoL in psychosis. We developed a short intervention to investigate whether MoL could improve memory performance in psychosis. It involved free recall of two 20-item (psychosis group) or 25-item (healthy control group) lists then, following MoL training, the encode and recall of two new lists using MoL. Forty healthy controls and five psychosis patients successfully completed the study. In healthy individuals, there was a significant improvement in recall of 2.8 items (SD = 4.1) after learning the MoL (t(39) = 4.2, p<0.001). No significant effect of MoL on recall was observed in the psychosis group (mean difference: 1.1, SD = 3.1; t(4) = 0.77, p>.05). All psychosis patients but one reported difficulty remembering their loci or their loci order during the post-test feasibility interview. In contrast to the control group, the psychosis group did not improve in episodic memory recall after learning the MoL. During the sessions, it was evident that the complexity of MoL, along with its heavy reliance on working memory and mental visualization, hindered mastering the strategy, resulting in fatigue and consequent stagnation or slight decrease in memory performance during the post-test. Our results resonate with some previous findings in which psychosis patients might benefit less than controls from visuospatial mnemonic strategies and that populations with reduced cognitive reserve capacity may fail to engage in task-appropriate processing that prevents them from successfully implementing MoL. We conclude that MoL might not be appropriate to people with psychosis experiencing specific cognitive deficits such as in executive functioning, and mental imagery. Future research should investigate MoL’s efficacy across a range of cognitive capacity in psychosis and assess less complex strategies (e.g. unitization), which are effective in populations with similar severity of cognitive deficits as those found in psychosis.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: Essai non randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeEssai non randomisé
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

Citations0
Publié2019
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