Evaluation de l'efficacité d'un entraînement métacognitif chez des adolescents souffrant de psychose
Bibliographic record
Abstract
Contexte :¦La formation et le maintien d'idées délirantes et des hallucinations, qui sont des symptômes clé de la psychose, s'expliquent en partie par la présence de biais cognitifs. La faisabilité, l'adhérence au traitement, l'utilité subjective et également l'efficacité d'un entraînement métacognitif (EMC) permettant de corriger ces biais cognitifs ont été démontrées chez des adultes schizophrènes. Par contre, aucune étude ne s'est intéressée à ces aspects dans une population adolescente atteinte de psychose.¦Objectifs : Déterminer la faisabilité d'un EMC et son effet bénéfique présumé sur les symptômes psychotiques et dépressifs, le fonctionnement social et l'estime de soi chez des adolescents psychotiques.¦Méthode :¦La présente étude porte sur 5 adolescents fréquentant le Centre Thérapeutique de Jour pour Adolescents de Lausanne (CTJA), âgés de 16 à 18 ans, souffrant de psychose. L'intervention effectuée est un EMC correspondant à 2x8 modules en groupe, d'une durée de 45 à 60 minutes, à une fréquence d'une fois par semaine. La mesure de l'efficacité des modules emploie l'échelle Positive And Negative Syndrome Scale (PANSS), l'Echelle Globale de Fonctionnement Social (SOFAS), l'estime de soi de Rosenberg, l'échelle de dépression de Calgary et le Health of Nation Outcome Scale for Children and Adolescent (HoNOSCA). Le groupe contrôle (GC) est formé de 9 adolescents de 13 à 17 ans du CTJA atteints de psychose et ayant suivi un programme de remédiation cognitive sans participation à l'EMC.¦Résultats :¦L'EMC est praticable sur des adolescents atteints de psychose. L'adhérence est mitigée et mérite une souplesse dans l'adaptation du calendrier des séances selon la disponibilité des participants. L'EMC possède globalement la même efficacité que la remédiation cognitive dans le domaine des symptômes psychotiques et dépressifs, le fonctionnement social et l'estime de soi.¦Conclusions :¦L'EMC représente une alternative intéressante et/ou un bon complément de traitement, permettant de réduire les symptômes psychotiques et dépressifs et d'améliorer le fonctionnement social et l'estime de soi. De futures études à plus large échelle devraient être entreprises afin de confirmer cette conclusion et étoffer les données spécifiques à cette population.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".