Etiology of obsessions and compulsions: A behavioral-genetic analysis.
Notice bibliographique
Résumé
It is unknown whether various types of obsessive-compulsive (OC) symptoms have a common genetic or environmental etiology. For example, it is unknown whether hoarding is etiologically associated with prototypic OC symptoms, such as washing, checking, and obsessing. Also unknown is whether particular OC-related symptoms are etiologically linked to the general tendency to experience emotional distress (negative emotionality). To investigate these and other issues, a community sample of 307 pairs of monozygotic and dizygotic adult twins provided scores on 6 OC-related symptoms (obsessing, neutralizing, checking, washing, ordering, and hoarding) and 2 markers of negative emotionality (trait anxiety and affective lability). Genetic factors accounted for 40%-56% of variance in the 8 phenotypic scores (M = 49% of variance for OC-related symptoms). Remaining variance was due to nonshared (person-specific) environment. More detailed analyses revealed a complex etiologic architecture, where OC-related symptoms arise from a mix of common and symptom-specific genetic and environmental factors. A general genetic factor was identified, which influenced all symptoms and negative emotionality. An environmental factor was identified that influenced all symptoms but did not influence negative emotionality. Each of the 6 types of symptoms was also shaped by its own set of symptom-specific genetic and environmental factors. The importance of genetic factors did not vary as a function of age or sex, and the architecture of general and specific etiologic factors was replicated for participants having relatively more severe OC symptoms. Gene-environment interactions were identified. Implications for an etiology-based classification system are discussed.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».