Metacognitive training for psychosis (MCT): a systematic meta-review of its effectiveness
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective Metacognitive training for psychosis (MCT) targets cognitive biases implicated in the pathogenesis of psychosis, e.g., jumping to conclusions, overconfidence in errors, and inflexibility. This systematic meta-review investigated the current meta-analytic evidence for the effectiveness of MCT with respect to core symptom features in schizophrenia (i.e., positive symptoms, delusions and hallucinations, negative symptoms, and overall psychotic symptoms). Data sources This meta-review was registered with PROSPERO (CRD42023447442) on July 28, 2023. Articles were searched across five electronic databases from January 1, 2007 to September 1, 2023. Study selection Meta-analyses addressing metacognitive interventions targeting psychotic symptoms were eligible for meta-review. Data extraction and synthesis PRISMA guidelines were followed when applicable. Data extraction was done independently by two authors (AM, AS). A random-effects model was used to pool data within meta-analyses. Main outcomes and measures Main outcomes were levels/severity of positive symptoms, delusions and hallucinations, negative symptoms, and overall psychotic symptoms after intervention. Results Eight meta-analyses and two re-analyses were included for meta-review. A total of eight analyses provided sufficient data for analysis. Significant evidence was found in favor of MCT for positive symptoms (85.71%; N = 35, g = 0.473 [0.295, 0.651], I 2 = 74.64), delusions (60%; N = 24, g = 0.639 [0.389, 0.889], I 2 = 80.01), hallucinations (100%; N = 9, g = 0.265 [0.098, 0.432], I 2 = 6.1), negative symptoms (100%; N = 17, g = 0.233 [0.1, 0.366], I 2 = 34.78), and overall symptoms (50%; N = 37, g = 0.392 [0.245, 0.538], I 2 = 65.73). None of the meta-analyses included a large enough sample size to meet the criteria for ‘suggestive’, ‘convincing’, or ‘highly convincing’ evidence according to metaumbrella.org guidelines (required sample size > 1000 cases). None of the meta-analyses scored ‘moderate’ or ‘high’ on methodological quality. Meta-analyses with significant results were more recent and/or considered more primary studies. Conclusions and relevance There is consistent evidence that MCT ameliorates positive symptoms and delusions in schizophrenia.
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 | 0,011 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,028 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| 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 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».