Challenges in the diagnosis and treatment of pediatric obsessive–compulsive disorder
Notice bibliographique
Résumé
Obsessive-compulsive disorder (OCD) affects 1%-3% of children worldwide and has a profound impact on quality of life for patients and families. Although our understanding of the underlying etiology remains limited, data from neuroimaging and genetic studies as well as the efficacy of serotonergic medications suggest the disorder is associated with the fundamental alterations in the function of cortico-striato-thalamocortical circuits. Significant delays to diagnosis are common, ultimately leading to more severe functional impairment with long-term developmental consequences. The clinical assessment requires a detailed history of specific OCD symptoms as well as psychiatric and medical comorbidities. Standardized assessment tools may aid in evaluating and tracking symptom severity and both individual and family functioning. In the majority of children, an interdisciplinary approach that combines cognitive behavioral therapy with a serotonin reuptake inhibitor leads to meaningful symptom improvement, although some patients experience a chronic, episodic course. There are limited data to guide the management of treatment-refractory illness in children, although atypical antipsychotics and glutamate-modulating agents may be used cautiously as augmenting agents. This review outlines a clinical approach to the diagnosis and management of OCD, highlighting associated challenges, and limitations to our current knowledge.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».