The role of motivation in clinical presentation, treatment engagement and response in schizophrenia-spectrum disorders: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Schizophrenia, a debilitating psychiatric disorder, has a long-term impact on social and occupational functioning. While negative symptoms, notably amotivation, are recognized as poor prognostic factors, the positive force of patient motivation (autonomous motivation) remains underexplored. This systematic review, guided by Self-Determination Theory (SDT), investigated the impact of motivation on clinical presentation, and treatment engagement and response in schizophrenia-spectrum disorders. Fifty-five independent studies (N = 6897), using 23 different motivation scales, met inclusion criteria. Results were categorized into cross-sectional and longitudinal correlates of autonomous motivation, and the effects of motivational interventions. Cross-sectionally, autonomous motivation was positively associated with social/occupational functioning, and negatively associated with negative and positive symptom severity. In longitudinal studies, baseline autonomous motivation predicted engagement in and response to social/occupational treatments, with mixed results in cognitive interventions. In the 16 randomized controlled trials (RCTs), the most common motivational interventions were individualized goal setting and goal attainment support, followed by increasing sense of competence by challenging defeatist beliefs, and enhancing relatedness by increasing contact time. Motivational interventions consistently increased autonomous motivation, treatment engagement and response. More studies are needed, particularly studies that monitor motivation during treatment: proximal assessments could facilitate the identification of treatment elements that impact motivation and engagement and inform treatment modifications to enhance the patient experience and improve treatment efficacy.
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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 | 0,017 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».