How Can We Better Assist Caregivers With Understanding and Addressing the Cognitive Health Needs of People With Psychotic Disorders?
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive impairment is a prominent feature of psychosis-spectrum disorders that impedes functional recovery. Globally, clinical guidelines recommend that evidence-based treatments, including cognitive remediation and cognitive compensation, are offered to people with psychosis with cognitive impairment. Clinical guidelines also recommend that, where possible, family is involved in the mental health treatment of their loved ones more broadly. Nevertheless, there is little guidance on how to assist family members with understanding and addressing the cognitive health needs of people with psychotic disorders. This is despite a demonstrable relationship between this symptom domain and caregiver burden as well as a clear need for greater professional supports from the perspectives of consumers and carers. In this article, we highlight the impact of cognitive impairment in psychosis on caregiver outcomes and argue the need to increase efforts to promote knowledge about cognitive health among caregivers via cognition-specific psychoeducation and/or more active involvement in cognitive rehabilitation. We showcase some of the existing cognition-specific resources that are available to caregivers and propose areas in need of future research. We conclude this article by presenting several practical recommendations for how clinical teams can advance their support of family members caring for loved ones with psychosis and cognitive impairment when it is clinically appropriate to do so and the consumer their caregiving network are agreeable.
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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 | 0,017 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,004 |
| Communication savante | 0,009 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,004 |
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 ».