Cognitive biases in individuals with psychotic-like experiences: A systematic review and a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
A prior meta-analyze using behavioral tasks demonstrated that individuals with subclinical delusional ideations jump to conclusion (JTC). The major aim of our systematic review and meta-analyses was to highlight the relationship between cognitive biases and psychotic-like experiences (PLEs) when both are assessed by self-reports measures. In accordance with PRISMA guidelines, four electronic databases were searched. A total of 669 studies were identified, 39 articles met inclusion criteria for the systematic review and 27 for the random effects meta-analysis on healthy and UHR samples investigating cognitive biases (JTC, aberrant salience (ASB), attention to threat (ATB), externalizing bias (ETB), belief inflexibility (BIB), personalizing bias, aggression bias and need for closure). Effect size estimates were calculated using Pearson's correlation coefficients (r). In samples including both healthy and Ultra High Risk (UHR) individuals, positive psychotic-like experiences (PPLEs) were positively associated with ATB (rs = 0.38), ETB (rs = 0.35), BIB (rs = 0.19), JTC (rs = 0.10), and personalizing (rs = 0.24). In community samples, PPLEs were positively associated with ASB (rs = 0.62), ATB (rs = 0.34), ETB (rs = 0.36), BIB (rs = 0.18), JTC (rs = 0.11). In addition, negative PLEs were positively associated with ATB (rs = 0.28), ETB (rs = 0.37), BIB (rs = 0.19) and ASB (rs = 0.18). In UHR samples, positive associations were established between PPLEs and ATB (rs = 0.47), ETB (rs = 0.34), personalizing (rs = 0.36) and the aggression bias (rs = 0.35). Our results support cognitive models of psychosis considering the role of cognitive biases in the onset and the maintenance of psychotic symptoms. Cognitive interventions targeting cognitive biases could potentially prevent transition to psychosis in youth reporting PLEs and in UHR.
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 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 | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».