Metacognitive knowledge and experience across multiple cognitive domains in euthymic bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metacognitive knowledge (MK; general awareness of cognitive functioning) and metacognitive experience (ME; awareness of cognitive performance on a specific cognitive task) represent two facets of metacognition that are critical for daily functioning, but are understudied in bipolar disorder. This study was conducted to evaluate MK and ME across multiple cognitive domains in individuals diagnosed with bipolar disorder and unaffected volunteers, and to investigate the association between metacognition and quality of life (QoL). METHODS: Fifty-seven euthymic participants with bipolar disorder and 55 demographically similar unaffected volunteers provided prediction and postdiction ratings of cognitive task performance across multiple cognitive domains. Self-ratings were compared to objective task performance, and indices of MK and ME accuracy were generated and compared between groups. Participants rated QoL on the Quality of Life in Bipolar Disorder Scale (QoL.BD). RESULTS: Metacognitive inaccuracies in both MK and ME were observed in participants with bipolar disorder, but only in select cognitive domains. Furthermore, most metacognitive inaccuracies involved underestimation of cognitive ability. Metacognitive indices were minimally associated with medication variables and mood symptoms, but several indices were related to QoL. CONCLUSIONS: Individuals with bipolar disorder demonstrate inaccuracies in rating their cognitive functioning and in rating their online cognitive task performance, but only on select cognitive functions. The tendency to underestimate performance may reflect a negative information processing bias characteristic of mood disorders. Metacognitive variables were also predictive of QoL, indicating that further understanding of cognitive self-appraisals in persons with bipolar disorder has significant clinical relevance.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».