MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414774958 · doi:10.1176/appi.neuropsych.20240231

<i>Taking Control of Your Functional Cognitive Symptoms: Workbook</i> —A Novel Intervention

2025· article· en· W4414774958 sur OpenAlexaff
Erica Cotton, Kristen Mordecai, Laura McWhirter, Verónica Cabreira, Ryan Van Patten, Noah D. Silverberg, Aaron J. Kaat, W. Curt LaFrance

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuropsychiatry · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePsychosomatic Disorders and Their Treatments
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésIntervention (counseling)CognitionControl (management)Pilot trialCognitive Intervention

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Functional cognitive disorder (FCD) is a subtype of functional neurological disorder (FND). FCD may include various cognitive symptoms, precipitants, and comorbid conditions (such as other FNDs, concussion, fatigue, or fibromyalgia). However, no widely available behavioral health interventions exist for FCD. The authors developed a therapist-guided and patient-led treatment for veterans and civilians with FCD. METHODS: A well-known evidence-based treatment for functional seizures (an FCD-adjacent condition often with cognitive symptoms) was adapted to fit hypothesized mechanisms of FCD. The process used a health research format following the guidance for reporting intervention development studies. Key processes included determining the broad intervention framework, obtaining detailed FCD-specific content based on expert consensus, collecting evidence, developing theory, conducting target population-centered approaches, considering specialty subgroups, and gathering feedback from veteran and civilian stakeholders. RESULTS: Initial feasibility, tolerability, and utility were assessed with two target-population stakeholders with FCD (one civilian patient and one veteran patient), with both reporting a Patient Global Impression of Change scale rating of 1 (indicating that their condition had very much improved). CONCLUSIONS: This promising new multimodality behavioral health intervention can be considered to be in stage 1 (i.e., intervention generation, refinement, modification, adaptation, and pilot testing). Further pilot testing is being conducted and will need to be followed by traditional efficacy testing (in stage 2).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,082
Score d'incertitude au seuil0,409

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,277 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of NeuropsychiatryMême sujetPsychosomatic Disorders and Their TreatmentsTravaux en français237 207