Does metacognitive training for psychosis (MCT) improve neurocognitive performance? A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Metacognitive training for psychosis (MCT) offers benefits for addressing hallmark deficits/symptoms in schizophrenia spectrum disorders including reductions in cognitive biases and positive/negative symptoms as well as improvements in social cognition and functioning. However, differing results exist regarding the relationship between MCT and neurocognition. A comprehensive understanding of the nature of this relationship would significantly contribute to the existing literature and our understanding of the potential added value of MCT as a cognitive intervention for psychosis. METHODS: Across eleven electronic databases, 1312 sources were identified, and 14 studies examining MCT and neurocognition in psychosis were included in this review. Measures of estimated effect sizes were calculated with Hedge's g, moderator analyses used Cochrane's Q statistic and significance tests to measure group differences according to control conditions. RESULTS: = 328). When comparing MCT against control interventions, non-significant differences in estimated effect sizes were observed across all neurocognitive domains when evaluating pre-post changes (g ≤ 0.1, p > .05). Two additional studies corroborated these results in a narrative review. CONCLUSION: These findings suggest that when compared against control conditions, MCT does not pose a statistically meaningful benefit to neurocognitive performance. General practice/learning effects are likely the main contributor that explains improvement in neurocognitive performance, and not a difference of intervention allocation when considering MCT against the included control comparators. These findings help establish the specificity of the effects of MCT.
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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 | 0,008 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,019 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».