Strategies for Achieving Better Cognitive Health in Individuals with Schizophrenia Spectrum: A Focus on the Canadian Landscape: Stratégies pour atteindre une meilleure santé cognitive chez les personnes souffrant du spectre de la schizophrénie : un regard sur le paysage canadien
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Schizophrenia spectrum disorders (SSDs) are a group of psychiatric disorders characterized by positive and negative symptoms as well as cognitive impairment that can significantly affect daily functioning. METHOD: We reviewed evidence-based strategies for improving cognitive function in patients with SSDs, focusing on the Canadian landscape. RESULTS: Although antipsychotic medications can address the positive symptoms of SSDs, cognitive symptoms often persist, causing functional impairment and reduced quality of life. Moreover, cognitive function in patients with SSDs is infrequently assessed in clinical practice, and evidence-based recommendations for addressing cognitive impairment in people living with schizophrenia are limited. While cognitive remediation (CR) can improve several domains of cognitive function, most individuals with SSDs are currently not offered such an intervention. While the development of implementation strategies for CR is underway, available and emerging pharmacological treatments may help overcome the limited capacity for psychosocial approaches. Furthermore, combining pharmacological with non-pharmacological interventions may improve outcomes compared to pharmacotherapy or CR alone. CONCLUSION: This review highlights the challenges and discusses the potential solutions related to the assessment and management of cognitive impairment to help mental health-care practitioners better manage cognitive impairment and improve daily functioning in individuals with SSDs. PLAIN LANGUAGE SUMMARY TITLE: Improving Thinking Skills in People With Schizophrenia: A Focus on Canada.
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 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 | 0,006 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 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 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 ».