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Enregistrement W2980068606 · doi:10.1177/104012371803000308

Academic Skills in Pediatric Obsessive-Compulsive Disorder: A Preliminary Study

2018· article· en· W2980068606 sur OpenAlexafffund
Juliana Negreiros, Laura Belschner, Robert R. Selles, Sarah Lin, S. Evelyn Stewart

Notice bibliographique

RevueAnnals of Clinical Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésNormativePsychologyClinical psychologySpellingPopulationPsychiatryAcademic achievementObsessive compulsiveAcademic skillsDevelopmental psychologyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,394 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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