Academic Skills in Pediatric Obsessive-Compulsive Disorder: A Preliminary Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obsessive-compulsive disorder (OCD) is a prevalent and debilitating illness that often begins in childhood and has a significant impact on the functioning of youth and their families. Given that schooling represents a considerable portion of youth's lives and is a key contributor to their development, identifying impacts of OCD on school performance is important. METHODS: The present study evaluated academic skill differences in OCD-affected youth age 7 to 18 (n = 25) compared with matched healthy controls (HCs; n = 25), as captured via standardized testing. Analysis of variance was used to examine group effects on the outcome variables. RESULTS: In comparison with HCs, OCD-affected youth presented with significantly poorer performance in math calculation (P = .029), although mean scores fell in the normative range. Thirty-six percent of the OCD group were in the Below Average range, compared with 12% of the HCs (P = .047). There were no significant between-group differences in word reading or spelling. Academic skills were not associated with symptom severity. CONCLUSIONS: Findings suggest that underperformance in math may be present in a higher-than-expected proportion of OCD-affected youth. Further studies of academic skills are warranted to replicate the current findings and to examine roles of academic enhancers in this vulnerable population.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».