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Enregistrement W4399466072 · doi:10.1177/13591045241259255

Group cognitive remediation therapy for adolescents with anorexia nervosa: Outcomes before, after, and during follow-up in a real-world setting in Japan

2024· article· en· W4399466072 sur OpenAlexaff
Rie Kuge, Yuriko Morino, Michiko Nakazato

Notice bibliographique

RevueClinical Child Psychology and Psychiatry · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueEating Disorders and Behaviors
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAnorexia nervosaCognitive remediation therapyNeuropsychologyIntervention (counseling)PsychologyPsychiatryMedicineCognitionGroup psychotherapyClinical psychologyPediatricsEating disorders

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective: Cognitive remediation therapy (CRT) can be used as an adjunct treatment for adolescents with severe and complex anorexia nervosa (AN) requiring inpatient treatment. However, there has been only one study on CRT for adolescents with AN in Japan. This study explored group CRT as an adjunct to inpatient treatment for Japanese adolescents with severe and complex AN requiring inpatient care. Methods: Thirty-one adolescents with AN underwent group CRT. Neuropsychological (set-shifting and central coherence) and psychological assessments (motivation, self-esteem, and depressive symptoms) were measured before and after the intervention. Weight and AN symptoms were measured before and after the intervention and at follow-up, and the adolescents completed post-intervention and follow-up questionnaires. Results: Set-shifting led to medium to large effect size improvements. Medium effect size improvements in central coherence and depressive symptoms were also observed. The feedback from the adolescents was mainly positive, and the treatment completion rate was high. The patients also reported that the skills learned through group CRT could be applied in daily life. Conclusion: Group CRT may be beneficial for adolescents with severe and complex AN who require inpatient care.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,384
Écart entre enseignants0,360 · 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'étudeObservationnel
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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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