Different Pathways into Panic Disorder, Agoraphobia and Specific Phobia
Notice bibliographique
Résumé
Background: In light of the ongoing debate whether agoraphobia [AG] should be viewed as a severe phobic disorder similar to specific phobia [SPE] or as a complication of panic disorder [PD] we aim to study the vulnerability structure of PD, AG and SPE. Methods: 3021 14-24 year-olds from the general population were followed-up over 10 years. DSM-IV syndromes were assessed via computerized M-CIDI interview and vulnerability factors via questionnaires. Associations were assessed with odds ratios from logistic regression. Latent class analysis (LCA) regressed on vulnerability factors was used to derive classes that underlie panic and phobic syndromes and to assess their associations with vulnerability factors. Results: 1. Vulnerability patterns were largely similar between PD, AG and SPE. 2. The LCA resulted in a best fitting model with 4 classes: a healthy class, a class with moderate frequency of phobias without PD, a class characterized by PD and AG and moderate frequency of SPE (PDAG class) and one class characterized by high frequency of AG and SPE situational type and lower frequency of PD (AGSIT class). 3. All classes showed different associations with multiple vulnerability measures. Subjects in the PDAG class reported less SPE in parents (OR=0.2; 95% CI=0.0-0.6) and older onset-age of any psychopathology (OR=2.0; 95% CI=1.07-3.6) than the AGSIT class. Discussion: We found indications for separate latent classes underlying PD and phobias that were characterized by different vulnerability factors. We interprete the different classes as different vulnerability clusters and evidence of multiple pathways leading to panic and phobias.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».