Biopsychosocial etiology of obsessions and compulsions: An integrated behavioral–genetic and cognitive–behavioral analysis.
Notice bibliographique
Résumé
Accumulating evidence suggests that particular kinds of dysfunctional beliefs contribute to obsessive-compulsive (OC) symptoms. Three domains of beliefs have been identified: (a) perfectionism and intolerance of uncertainty, (b) overimportance of thoughts and the need to control thoughts, and (c) inflated responsibility and overestimation of threat. These beliefs and OC symptoms are both heritable. Although it is widely acknowledged that OC symptoms probably have a complex biopsychosocial etiology, to our knowledge there has been no previous attempt to integrate dysfunctional beliefs and genetic factors into a unified, empirically supported model. The present study was an initial step in that direction. A community sample of monozygotic and dizygotic twins (N = 307 pairs) completed measures of dysfunctional beliefs and OC symptoms. Structural equation modeling was used to compare 3 models: (a) the belief causation model, in which genetic and environmental factors influence beliefs and OC symptoms, and beliefs also influence symptoms; (b) the symptom causation model, which is the same as (a) except that symptoms cause beliefs; and (c) the belief coeffect model, in which beliefs and OC symptoms are the product of common genetic and environmental factors, and beliefs have no causal influence on symptoms. The belief causation model was the best fitting model. Beliefs accounted for a mean of 18% of phenotypic variance in OC symptoms. Genetic and environmental factors, respectively, accounted for an additional 36% and 47% of phenotypic variance. The results suggest that further biopsychosocial investigations may be fruitful for unraveling the etiology of obsessions and compulsions.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».