Comorbidity in Juvenile Obsessive—Compulsive Disorder: A Report from India
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Using minimal exclusion criteria, to assess systematically the psychiatric comorbidity in children and adolescents with obsessive-compulsive disorder (OCD) and compare the findings with those of previous studies. METHOD: Fifty-four children and adolescents who satisfied DSM-III-R criteria for OCD were assessed using a structured interview schedule, the Children's version of the Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale (CY-BOCS), and the questionnaire for tic disorders. All 54 subjects were recruited from the Child and Adolescent Psychiatry (CAP) services of the National Institute of Mental Health and Neuro Sciences (NIMHANS), Bangalore, South India. Diagnoses were determined consensually after a review of all the available data. RESULTS: Comorbidity was found in 69% of the sample: 22% were diagnosed with disruptive disorders; 20% met criteria for mood disorders; 19% had anxiety disorders; and 17% had tic disorders. Only 1 subject had bipolar disorder, and none had psychosis. The rates for individual diagnoses--in particular, the rates for disruptive disorders, bipolar disorder, and psychosis--were considerably lower than those reported in previous studies. CONCLUSIONS: Patterns of comorbidity in this study differed from those previously reported. Novel patterns of comorbidity with disruptive disorders, bipolar disorder, and psychosis reported in a few recent studies were not replicated in this study. These differences are probably due to different ascertainment methods. Comorbidity needs to be assessed in large epidemiological samples before definite associations can be made between certain comorbid disorders and juvenile OCD.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 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 découle