Cognitive Remediation for Outpatients With Recurrent Mood Disorders: A Feasibility Study
Notice bibliographique
Résumé
Current first-line treatments for mood disorders often improve mood symptoms but do little to reduce cognitive and functional impairment. This 10-week, uncontrolled, feasibility study evaluated a cognitive remediation (CR) intervention for individuals with recurrent mood disorders. Adults with recurrent major depressive disorder or bipolar disorder, who had recently been treated and discharged from specialized mental health services, were eligible for inclusion. Twenty patients completed the CR intervention, which involved weekly individual sessions with a therapist, as well as the practice of computerized CR exercises between sessions. The study assessed the acceptability of the assessment and treatment as well as outcomes in terms of mood symptoms, general functioning, and cognitive functioning. Patients reported that they were generally satisfied with the CR intervention and were close to reaching the recommended amount of practice between therapist-led sessions. The retention rate from baseline to posttreatment was 87%. When within-group effects were examined, large effect sizes over time (>0.9) were seen for 2 cognitive variables that measured executive function: Category Switching-Total Words and Total Switching Score. Findings from the current feasibility study will inform the development of a large randomized controlled trial of an adapted version of the CR intervention for mood disorders assessed in this preliminary study, with the goal of translating the intervention into clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».