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Enregistrement W2938923002 · doi:10.1002/da.22896

Hoarding: A meta‐analysis of age of onset

2019· review· en· W2938923002 sur OpenAlexaff
Brian A. Zaboski, Olivia A. Merritt, Anna P. Schrack, Cindi Gayle, Melissa L. González, Lisa A. Guerrero, Julisa A. Dueñas, Noam Soreni, Carol A. Mathews

Notice bibliographique

RevueDepression and Anxiety · 2019
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensMcMaster University Medical CentreMcMaster UniversityEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHoarding (animal behavior)Hoarding disorderAge of onsetPathologicalMeta-analysisEpidemiologyPsychiatryPsychologyPopulationClinical psychologyMedicineCompulsive behaviorInternal medicineDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hoarding disorder is present in 2-6% of the population and can have an immense impact on the lives of patients and their families. Before its inclusion the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, 5th edition, pathological hoarding was often characterized as a symptom of obsessive-compulsive disorder, and several different diagnostic assessment methods were used to identify and characterize it. Although the age of onset of pathological hoarding is an important epidemiological measure, as clarifying the age of onset of hoarding symptoms may allow for early identification and implementation of evidence-based treatments before symptoms become clinically significant, the typical age of onset of hoarding is still uncertain. To that end, this study is a systematic review and meta-analysis of research published in English between the years 1900 and 2016 containing information on age of onset of hoarding symptoms. Twenty-five studies met inclusion criteria. The mean age of onset of hoarding symptoms across studies was 16.7 years old, with evidence of a bimodal distribution of onset. The authors conclude by discussing practice implications for early identification and treatment.

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)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,045

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,031
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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.

Tête enseignante Opus0,072
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,310 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations56
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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