The Implementation and Review of Cognitive Remediation Training for First Episode Psychosis in Singapore
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Early intervention in patients with first episode psychosis (FEP) can improve cognitive abilities, with both short- and long-term benefits. In this paper, we describe the implementation and review of cognitive remediation training (CRT) in an Asian FEP population. The outcomes of the training are also evaluated and discussed. Methods: This naturalistic paper describes in detail the real-life implementation and conduct of CRT in an early psychosis intervention service. One hundred and nine patients with FEP underwent a 24-session CRT programme, using Cogpack and Neuropsychological Educational Approach to Remediation. The program is evaluated with pre- and post-CRT assessment scores which included Montreal Cognitive Assessment and Brief Assessment of Cognition in Schizophrenia. The rates of improvement on these cognitive assessments were evaluated using paired t-tests, with statistical significance set at p ≤ 0.05. Results: Of the 109 patients who underwent CRT, a total of 92 (84.4%) completed all 24 sessions. Paired t-tests between pre- and post-CRT assessments scores revealed that participants significantly improved on majority of the measures, including verbal memory, digit sequencing, and symbol coding. Conclusion: As with other cognitive remediation programmes, CRT has shown to improve cognitive functioning in patients with FEP. The results support the use of CRT in an Asian context and may serve as guidance for the implementation of similar training programmes in other Asian early psychosis intervention services.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».