High-Frequency Cognitive Control Training for Depression: Case Report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cognitive control training (CCT) has gained attention in recent years as a preventative intervention in the context of major depressive disorder. To date, uncertainty exists around the working mechanisms of CCT and how its effects unfold overtime. OBJECTIVE: This study aimed to examine cognitive and affective transfer effects following an unusually high number of training sessions. METHODS: This case report presents data of a participant completing a large amount of training sessions (n=55) over the course of 1 year in 2 training phases: 10 initial sessions, followed by 45 additional sessions. Reliable change indices were calculated for several self-report questionnaires, measuring cognitive and affective functioning. RESULTS: Cognitive task performance suggests improved cognitive functioning after training (accuracy scores increased from 43/181, 24% at baseline to 110/181, 61% shortly after training), which was maintained at follow-up (accuracy scores around 50%). Reliable change indices suggest a decrease in depressive symptoms (Beck Depression Inventory-II score decreased from 23 at baseline to 3 following initial training). Similarly, burnout symptoms following CCT showed a similar decrease. Maladaptive emotion regulation strategies displayed high variability, decreasing after periods of training but increasing when no training was performed. However, no changes in repetitive negative thinking were observed. Thematic analysis from an in-depth interview focusing on CCT adherence and user experience pointed to the importance of independency and accessibility of CCT in perceived agency, as well as the need for clear feedback mechanisms following training. CONCLUSIONS: Training task performance indicates further increases in performance beyond typical amounts of training sessions (10-20 sessions), hinting that more sessions could be beneficial for continued improvement in cognitive functioning. In line with previous research, CCT decreased depressive symptomatology. However, its effects on emotion regulation remain unclear. Further mechanistic studies into the temporal unfolding of CCT effects are necessary to investigate potential working mechanisms. TRIAL REGISTRATION: ClinicalTrials.gov NCT05166798; https://clinicaltrials.gov/study/NCT05166798.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».