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Enregistrement W4406325645 · doi:10.1093/braincomms/fcaf014

Going ‘meta’: a systematic review of metacognition and functional neurological disorder

2024· review· en· W4406325645 sur OpenAlexaff
Anna Sadnicka, Ann-Marie Strudwick, John P Grogan, Sanjay Manohar, Glenn Nielsen

Notice bibliographique

RevueBrain Communications · 2024
Typereview
Langueen
DomaineArts and Humanities
ThématiqueMental Health and Psychiatry
Établissements canadiensTrinity College
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchWellcome Trust
Mots-clésMetacognitionPsychologyMeta-analysisPsychotherapistNeuroscienceMedicineCognitive psychologyCognitionInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In functional neurological disorder (FND), there is a fundamental disconnect between an apparently intact nervous system and the individuals' ability to consistently perform motor actions, perceive sensory signals and/or access effective cognition. Metacognition, the capacity to self-evaluate cognitive performance, appears highly relevant to FND pathophysiology. Poor metacognition is a potential mechanism via which abnormal models of self and the state of the world could arise and persist unchecked. There is therefore a justified enthusiasm that studies of metacognition may give substance to FND's intangible nature. However, many assume an impairment in metacognition even though experimental studies are still in their infancy. This systematic review provides an analytical checkpoint of the evidence after the first five years of experimental work. We firstly summarize current methods for testing metacognition, prerequisite knowledge that allows readers to independently evaluate the evidence. Using the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, we then screened the 21 articles on this topic and review the experimental data of the eight studies that specifically tested metacognition in subjects with FND. Questionnaire metrics used to estimate global metacognition and general confidence in FND revealed a mixed picture of low or normal confidence. Of the five studies that used performance-controlled metrics, the gold-standard to estimate local metacognition in FND, four found metacognition to be equivalent to healthy controls and one paper supported impaired metacognition. We consequently try and broaden the debate and discuss alternative headline scenarios. We review how positive studies may offer insight and debate whether null studies could represent false negatives. However, since most studies find equivalent metacognition to controls, we also discuss whether metacognition could be intact and how this could inform mechanistic models of FND and have potential clinical utility. In summary, this review highlights signal of interest within the data, exposes current limitations and flags the many open questions.

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)0,014
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,075
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0140,075
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,015
Bibliométrie0,0200,016
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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.

Tête enseignante Opus0,287
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,108 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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