Remote group therapies for cognitive health in schizophrenia-spectrum disorders: Feasible, acceptable, engaging
Notice bibliographique
Résumé
Severe cognitive impairments and cognitive distortions are core to schizophrenia-spectrum disorders (SSDs) and are associated with deteriorated social functioning. Despite well-established efficacy of group psychosocial therapies targeting cognitive health in SSDs, dissemination of these programs remains limited. Remote delivery offers a promising strategy for increasing the programs' accessibility. Yet, little research has evaluated group therapies for cognitive health delivered in this way. Thus, we aimed to assess, from participants' and therapists' perspectives, the feasibility, acceptability, as well as levels and process of engagement in a videoconference delivery of group psychosocial therapies for SSD patients' cognitive health. Participants, outpatients, attended Action Based Cognitive Remediation or Metacognitive Training, both adapted for videoconference. Then, participants and therapists completed post-therapy questionnaires. Of the 28 participants attending at least one session, 75% completed more than half of sessions and seven dropped out. Technology did not appear to significantly hinder participation in the programs. All completing participants reported a positive experience with therapy, 67% were not bothered by the distance from the therapist, and 77% trusted that the information shared was kept confidential. Therapist-rated levels of attention M = 7.5/9 (SD = 1.04), participation M = 6.91/9 (SD = 1.32), and social interactions M = 5.31/9 (SD = 1.96) were satisfactory. Nonetheless, participants indicated that they would have appreciated more social interactions with group members. These positive results validate the earliest stage in the implementation process for remote group therapies targeting cognitive health in SSDs. Remote delivery promises to improve access to therapies targeting cognitive health and, ultimately, facilitate functional recovery for SSD patients.
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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 | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».