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Challenges in the diagnosis and treatment of pediatric obsessive–compulsive disorder

2019· review· en· W2909882147 sur OpenAlexaff
S. Evelyn Stewart, Clara Westwell‐Roper

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Psychiatry · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensBC Children's HospitalBC Mental Health & Substance Use ServicesUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésObsessive compulsivePsychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,366
Écart entre enseignants0,292 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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