Metacognitive training (MCT) for psychosis: a systematic review and grade recommendations
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Recent meta-analyses support the inclusion of cognitive behavioral therapy (CBT) in schizophrenia treatment. Metacognitive Training (MCT) for psychosis is a psychoeducational program derived from CBT, with most meta-analyses showing favorable results. Although meta-analyses are commonly used in clinical practice to guide evidence-based decision-making, the grading system provides complementary results by offering a structured approach for assessing the strength and reliability of evidence and deriving grades of recommendations accordingly. METHODS: = 1942) and 10 meta-analyses. The primary outcome was positive symptoms, with secondary measures including negative symptoms, general psychopathology, self-esteem, functioning, insight, and cognitive function. RESULTS: Our findings are primarily based on the risks of bias attributed to RCTs (11 high, 19 moderate, 6 low) and, when necessary, on the overall confidence attributed to meta-analyses (3 low, 7 critically low). According to the WFSBP guidelines, strong recommendations should be made for using MCT for psychosis to improve post-treatment positive symptoms, delusions, and total psychotic symptoms (WFSBP-grade 1). Limited recommendations (WFSBP-grade 2) could be made for using MCT to improve post-treatment visuospatial abilities and to maintain benefits over time in psychopathology, functioning, self-esteem, episodic memory, and attention. CONCLUSIONS: MCT for psychosis is an evidence-based program, especially for positive symptoms, with long-lasting clinical benefits. These recommendations should be interpreted with caution given potential residual biases and heterogeneity among studies.
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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 | 0,034 | 0,095 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,012 | 0,021 |
| Bibliométrie | 0,014 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,011 | 0,002 |
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 ».