Quality of Life in OCD: Differential Impact of Obsessions, Compulsions, and Depression Comorbidity
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An anxiety disorder severely affects the sufferer's quality of life (QOL), and this may be particularly true of those with obsessive-compulsive disorder (OCD). This study examines the differential impact of obsessions, compulsions, and depression comorbidity on the QOL of individuals with OCD. METHOD: Forty-three individuals diagnosed with OCD according to DSM-IV criteria and experiencing clinically significant obsessions and compulsions completed measures of QOL, obsessive-compulsive symptom severity, and depression severity. RESULTS: Obsession severity was found to significantly predict patient QOL, whereas the severity of compulsive rituals did not impact on QOL ratings. Comorbid depression severity was the single greatest predictor of poor QOL, accounting for 54% of the variance. CONCLUSIONS: Given the importance of these symptoms, treatments that directly target obsessions and secondary depression symptoms in OCD are warranted. However, replication of these findings in a prospective cohort study is required, because although the the current study's cross-sectional design allows for the examination of the associations among obsessions, depression, and QOL, it cannot establish their temporal framework (that is, causal relations).
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».