Metacognitive training for adolescents with psychosis: A multiple case study
Notice bibliographique
Résumé
Cognitive biases may be one of the explaining factor underlying psychotic symptoms like delusions and hallucinations. Metacognitive training (MCT) was demonstrated, in adults with schizophrenia, to reduce these cognitive biases. However, to the best of our knowledge, there has been no research on adolescents with psychosis. The current study aimed at assessing the feasibility, treatment adherence and its benefi cial effects on psychotic symptoms, depression, social functioning and self-esteem of a MCT. Participants were fi ve psychotic adolescents with psychosis, aged 16-18, who attended the Day Care Unit for Adolescents (DCUA). The MCT, delivered in group, corresponds to 2x8 modules, lasting between 45 and 60 minutes once a week. To measure MCT's effi ciency, the Positive And Negative Syndrome Scale (PANSS), the Social and Occupational Functioning Assessment Scale (SOFAS), the Health of Nation Outcome Scale for Children and Adolescent (HoNOSCA), the depression scale of Calgary and the self-esteem scale of Rosenberg have been used. The results of the 5 patients indicate that MCT is feasible and the treatment adherence is moderate. The schedule of the MCT needs to be adapted to the availability of the participants. At a descriptive level, the MCT allows to reduce psychotic and depressive symptoms (PANSS & Calgary) as well as to improve the social functioning (SOFAS & HoNOSCA) and self-esteem (Rosenberg). To sum up, MCT seem to be an interesting alternative and/or a good additional treatment to reduce cognitive bias, psychotic symptoms as well as improving social functioning
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».