Motivation and engagement during cognitive training for schizophrenia spectrum disorders
Notice bibliographique
Résumé
Motivation and engagement are important factors associated with therapeutic outcomes in cognitive training for schizophrenia. The goals of the present report were to examine relations between objective treatment engagement (number of sessions attended, amount of homework completed) and self-reported motivation (intrinsic motivation and perceived competence to complete cognitive training) with neurocognitive and functional outcomes from cognitive training. Data from a clinical trial comparing two cognitive training approaches in schizophrenia-spectrum disorders were utilized in the current report (n = 38). Relations were examined between baseline intrinsic motivation, perceived competence, homework completion, and session attendance with improvements in neurocognition, functional competence, and community functioning. Number of sessions attended (r = 0.38) and time doing homework (r = 0.51) were significantly associated with improvements in neurocognition. Homework completion was associated with change in community functioning at a trend-level (r = 0.30). Older age was associated with greater treatment engagement (β = 0.37) and male biological sex was associated with greater self-reported motivation (β = 0.43). Homework completion significantly mediated the relationship between session attendance and neurocognitive treatment outcomes. Objective measures of treatment engagement were better predictors of treatment outcomes than subjective measures of motivation. Homework completion was most strongly related to treatment outcomes and mediated the relationship between session attendance and treatment outcomes, suggesting continued engagement with cognitive stimulation may be an especially important component of cognitive remediation programs. Future research should examine methods to improve homework completion and session attendance to maximize therapeutic outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».