Differential Metacognitive Profiles in Relapsing–Remitting and Progressive Multiple Sclerosis: Associations with Fatigue, Cognition, and Perceived Disability
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study examined metacognitive belief profiles in individuals with multiple sclerosis (MS) and their associations with cognitive, emotional, and functional outcomes. Specifically, we compared relapsing-remitting MS (RRMS), secondary progressive MS (SPMS), and primary progressive MS (PPMS) to determine whether distinct metacognitive patterns characterize different disease phenotypes. METHOD: A total of 504 participants (75.6% RRMS, 9.9% SPMS, 14.5% PPMS) were recruited from a neurology clinic. Participants completed the Metacognitions Questionnaire-30 (MCQ-30), Montreal Cognitive Assessment (MoCA), Beck Depression Inventory (BDI), Modified Fatigue Impact Scale (MFIS), Expanded Disability Status Scale (EDSS), Short Form-12 (SF-12), and Occupational Self-Assessment (OSA). Group differences were examined using ANOVA, correlations via Pearson coefficients, and hierarchical and ordinal regression models. RESULTS: Progressive phenotypes, particularly PPMS, showed significantly higher maladaptive metacognitive beliefs than RRMS. RRMS individuals exhibited greater cognitive self-consciousness and need for control, whereas PPMS was associated with lower cognitive confidence and stronger negative beliefs about uncontrollability. No subtype differences emerged in positive beliefs. Maladaptive metacognition correlated with lower cognitive performance, greater fatigue, depressive symptoms, reduced quality of life, and lower self-efficacy. In regression models, depression was the strongest negative predictor of self-efficacy, while cognitive self-consciousness was a positive predictor. Clinical and psychological variables together explained 60% of the variance in self-efficacy. Metacognitive beliefs and fatigue also predicted higher neurological disability (EDSS). CONCLUSIONS: Metacognitive belief patterns differ across MS phenotypes and significantly impact both functional and neurological outcomes. These findings support incorporating metacognitive assessment into routine MS care and underscore the need for tailored psychological interventions addressing cognitive-emotional regulation.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».