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Enregistrement W4386100459 · doi:10.3389/fpsyg.2023.1198018

A cultural training for the improvement of cognitive and affective Theory of Mind in people with Multiple Sclerosis: a pilot randomized controlled study

2023· article· en· W4386100459 sur OpenAlexaboutno aff
Alessia d’Arma, Annalisa Valle, Davide Massaro, Gisella Baglio, Sara Isernia, Sonia Di Tella, Marco Rovaris, Francesca Baglio, Antonella Marchetti

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMinistero della Salute
Mots-clésTheory of mindPsychologyAlexithymiaToronto Alexithymia ScaleTask (project management)FeelingCognitionPopulationCognitive psychologyDevelopmental psychologySocial psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Theory of Mind (ToM), the ability to understand and attribute mental states to ourselves and others, could be impaired in Multiple Sclerosis (MS), a neurodegenerative disease affecting young adults. Considering that ToM is strictly connected to Quality of Life (QoL) in MS and that could enhance the social support network -which is particularly important for this population-, we aimed to design and implement a novel ToM rehabilitation training. To make the training as much ecological as possible, we have devised a protocol enhancing ToM through stimuli depicting real-world conditions (video-clips taken from cinema movies, literary fictions, and audio voices). We test training’s effect on both cognitive and affective components of ToM in a sample of 13 subjects, randomly assigned to the ToM training Group and to the Control Group. The following ToM tasks were administered: the Reading the Mind in the Eyes (RMET), the Strange Stories task, the Faux Pas Task and the False Belief First- and Second - Order Task (FB II and III order). We also administered a psycho-behavioral assessment through the Toronto Alexithymia Scale (TAS-20). Results show that our novel ToM training is useful in enhancing ToM abilities measured by the following tasks: the RMET (affective task, p = 0.015) and the FB II-order task (FB, cognitive task, p = 0.032). Our ToM training had also a significant effect on the total score of the TAS-20 Scale (p = 0.018) and on its “Difficulty Describing Feelings subscale” (p = 0.018), indicating a reduction of the alexithymia traits. Future works with larger samples could investigate the ToM training effectiveness in a more representative MS populations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai randomisé · Signal consensuel: Essai randomisé
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

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.

Tête enseignante Opus0,075
Tête enseignante GPT0,360
Écart entre enseignants0,286 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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