Prediction of functional outcome in bipolar disorder: Effects of cognitive remediation and cognitive psychoeducational group therapy
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In bipolar patients cognitive deficits are an important feature. Persisting neurocognitive impairment is associated with low psychosocial functioning. Objectives The aim of this presentation is to discuss potential cognitive, clinical and treatment-dependent predictors for functional impairment in bipolar patients. Methods In a first study (1) at the Medical University of Vienna 43 remitted bipolar patients and 40 healthy controls were assessed testing specifically attention, memory, verbal fluency and executive functions. In a randomized controlled trial, patients were assigned to two treatment conditions as add-on to state-of-the-art pharmacotherapy: cognitive psychoeducational group therapy over 14 weeks or treatment-as-usual. At 12 months after therapy, functional impairment and severity of symptoms were assessed. In a second, ongoing study, in-patients from a defined catchment area in Vienna (12th, 13th and 23rd district) were assessed via SCIP (Purdon S. 2005. The screen for cognitive impairment in psychiatry: Administration and psychometric properties. Edmonton, Alberta, Canada: PNL Inc.). The SCIP was performed before and after cognitive remediation. The effects of treatment on functioning were measured with the clinical Global Impression Scale (CGI). Results Compared to controls, bipolar patients showed lower performance in executive function, sustained attention, verbal learning and verbal fluency. Cognitive psychoeducational group therapy and attention predicted occupational functioning. In the second study, SCIP and CGI values showed improvement after treatment. Conclusions Our data support the idea that cognition affects outcome. Bipolar patients benefit from cognitive psychoeducational group therapy in the domain of occupational life. (1) Sachs G et al. Front. Psychiatry, 23 November 2020 | https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.530026 Disclosure No significant relationships.
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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 ».