Mobile-Assisted Cognitive Behavioral Therapy for Negative Symptoms: Open Single-Arm Trial With Schizophrenia Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Negative symptoms are an important unmet treatment need for schizophrenia. This study is a preliminary, open, single-arm trial of a novel hybrid intervention called mobile-assisted cognitive behavioral therapy for negative symptoms (mCBTn). OBJECTIVE: The primary aim was to test whether mCBTn was feasible and could reduce severity of the target mechanism, defeatist performance attitudes, which are associated with experiential negative symptoms and poor functioning in schizophrenia. METHODS: Participants with schizophrenia or schizoaffective disorder (N=31) who met prospective criteria for persistent negative symptoms were enrolled. The blended intervention combines weekly in-person group therapy with a smartphone app called CBT2go. The app extended therapy group skills, including recovery goal setting, thought challenging, scheduling of pleasurable activities and social interactions, and pleasure-savoring interventions to modify defeatist attitudes and improve experiential negative symptoms. RESULTS: Retention was excellent (87% at 18 weeks), and severity of defeatist attitudes and experiential negative symptoms declined significantly in the mCBTn intervention with large effect sizes. CONCLUSIONS: The findings suggest that mCBTn is a feasible and potentially effective treatment for experiential negative symptoms, if confirmed in a larger randomized controlled trial. The findings also provide support for the defeatist attitude model of experiential negative symptoms and suggest that blended technology-supported interventions such as mCBTn can strengthen and shorten intensive psychosocial interventions for schizophrenia. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT03179696; https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT03179696.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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; 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 ».