Effects of Age and Subtype on Emotional Recognition in Children with Anxiety Disorders: Implications for Cognitive-Behavioural Therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: It remains unclear whether an anxiety diagnosis is associated with children's emotional recognition. We considered children's age and types of primary anxiety diagnosis, which have been neglected, to elucidate this relationship. METHODS: Sixty-three referred children with anxiety disorder(s) and 59 volunteer children without anxiety disorder(s), aged between 6 and 11 years, were presented with animated characters, displaying a range of simple and complex emotions, for identification. Statistical analyses examined identification accuracy based on presence or absence of anxiety disorder, age, and types of primary diagnoses. RESULTS: Children with anxiety disorder(s) as a group performed comparably to children without anxiety disorder(s) in identifying emotions (z = -0.72, P = 0.47). In both groups, accuracy for disgust increased significantly each year of age ([anxiety group] OR 2.6; 95% CI 1.6 to 4.3, P < 0.001, [control group] OR 2.1; 95% CI 1.3 to 3.3, P = 0.002). When primary anxiety types were considered, while controlling for age, children with separation anxiety disorder (SAD) showed deficits in overall emotional recognition, compared with children with other subtypes or without anxiety (P = 0.004). Further regression analyses showed that children with generalized anxiety disorder (GAD) presented significantly lower accuracy than children without anxiety disorder(s) at a young age, but the deficit disappeared with increased age. CONCLUSION: Children with anxiety disorder(s) as a group may not appear to be impaired in emotional recognition. However, when age and subtypes are considered, children with SAD and young children with GAD appear to have difficulty, compared with children without anxiety disorder(s).
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».