Compensatory Interventions for Cognitive Impairments in Psychosis: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cognitive compensatory interventions aim to alleviate psychosocial disability by targeting functioning directly using aids and strategies, thereby minimizing the impact of cognitive impairment. The aim was to conduct a systematic review and meta-analysis of cognitive compensatory interventions for psychosis by examining the effects on functioning and symptoms, and exploring whether intervention factors, study design, and age influenced effect sizes. METHODS: Electronic databases (Ovid Medline, PsychINFO) were searched up to October 2018. Records obtained through electronic and manual searches were screened independently by two reviewers according to selection criteria. Data were extracted to calculate estimated effects (Hedge's g) of treatment on functioning and symptoms at post-intervention and follow-up. Study quality was assessed using Cochrane Collaboration's risk of bias tool. RESULTS: Twenty-six studies, from 25 independent randomized controlled trials (RCTs) were included in the meta-analysis (1654 participants, mean age = 38.9 years, 64% male). Meta-analysis revealed a medium effect of compensatory interventions on functioning compared to control conditions (Hedge's g = 0.46, 95% CI = 0.33, 0.60, P < .001), with evidence of relative durability at follow-up (Hedge's g = 0.36, 95% CI = 0.19, 0.54, P < .001). Analysis also revealed small significant effects of cognitive compensatory treatment on negative, positive, and general psychiatric symptoms, but not depressive symptoms. Estimated effects did not significantly vary according to treatment factors (ie, compensatory approach, dosage), delivery method (ie, individual/group), age, or risk of bias. Longer treatment length was associated with larger effect sizes for functioning outcomes. No evidence of publication bias was identified. CONCLUSION: Cognitive compensatory interventions are associated with robust, durable improvements in functioning in people with psychotic illnesses.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 0,001 |
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.
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».