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Enregistrement W2963326094 · doi:10.1016/j.scog.2019.100157

A comparison of compensatory and restorative cognitive interventions in early psychosis

2019· article· en· W2963326094 sur OpenAlexafffund
Sean A. Kidd, Yarissa Herman, Gursharan Virdee, Christopher R. Bowie, Dawn I. Velligan, Christina Plagiannakos, Aristotle N. Voineskos

Notice bibliographique

RevueSchizophrenia Research Cognition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSchizophrenia research and treatment
Établissements canadiensQueen's UniversityCentre for Addiction and Mental HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesCentre for Addiction and Mental Health FoundationCentre for Addiction and Mental Health
Mots-clésNeurocognitivePsychological interventionPsychologyCognitionClinical psychologyPsychosisRandomized controlled trialPopulationCognitive remediation therapyPsychiatryMedicineEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This randomized trial examined the relative effectiveness of primarily compensatory and primarily restorative cognitive interventions in an early psychosis population. A total of 56 patients were randomized to one of two treatments which were applied for four months with a five month follow up assessment. Comparisons were between (1) Cognitive Adaptation Training (CAT) - a treatment that uses environmental supports and weekly home visits to compensate for cognitive challenges and improve community functioning and (2) Action Based Cognitive Remediation (ABCR) - a treatment involving computerized cognitive drill and practice exercises, simulations, goal setting, and behavioral activation. Linear mixed effects models demonstrated significant effects on community functioning for both CAT and ABCR without a difference between conditions (n = 39), with an indication of greater gains at follow up in the ABCR group (n = 31). Improvements in symptomatology were less robust with mixed findings across neurocognition metrics. This study concluded that both CAT and ABCR hold promise as interventions for early intervention psychosis populations but more work is needed to identify illness severity, subtype and contextual considerations that might indicate an emphasis on more compensatory versus more restorative cognitive interventions.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,120
Score d'incertitude au seuil0,688

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,129
Tête enseignante GPT0,453
Écart entre enseignants0,324 · 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

Citations21
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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