Demographic and Clinical Characteristics of Adolescents in Hawaii With Obsessive-compulsive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A high prevalence rate of obsessive-compulsive disorder (OCD) among Hawaiian adolescents, particularly Native Hawaiians, has been reported. Because Native Hawaiian and other Polynesian youth are at an increased risk for rheumatic fever, caused by an autoimmune response to group A beta-hemolytic streptococci, we hypothesized that the genetic and environmental risk factors for streptococcal infections and their autoimmune sequelae potentially may be associated with the presence of OCD and may partially explain this high OCD prevalence. OBJECTIVE: To describe, among the adolescents in Hawaii diagnosed as having OCD through a previous study, OCD prevalence by ethnicity, household crowding and other measures of socioeconomic status, various measures of physical health and health-seeking behavior, and comorbid psychopathologic features. DESIGN: Six hundred nineteen adolescents from 5 high schools in the state of Hawaii were interviewed from April 15, 1993, to May 7, 1996. Interview instruments included the Diagnostic Interview Schedule for Children and other measurements of psychopathology. Obsessive-compulsive disorder diagnoses, based on current and past 6-month symptoms elicited via structured interview of the adolescents, were reported. RESULTS: Relative to other ethnicities, Native Hawaiians had a 2-fold higher risk (odds ratio = 2.03) for OCD. Degree of Polynesian ancestry correlated positively with OCD prevalence. Obsessive-compulsive disorder prevalence also correlated positively with crowding in the household; measures of physical illness; and measures of depression, anxiety, aggression, and illicit substance use. CONCLUSIONS: The characteristics of OCD in this sample suggest the need to consider the possibility of a streptococcal origin and the need for further studies to clarify the genetic and environmental risk factors for OCD in Hawaiian and other Polynesian youth.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».