Women Are at Greater Risk of OCD Than Men
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To estimate the worldwide prevalence of obsessive-compulsive disorder (OCD), examine whether women are at greater risk than men, and explore other potential moderators of OCD prevalence to explain variability in community-based epidemiologic studies. DATA SOURCES: An electronic search of PsycINFO and PubMed was conducted until January 2017, without date or language restrictions, using the keywords OCD, epidemiology, and prevalence. The search was supplemented by articles referenced in the obtained sources and relevant reviews. STUDY SELECTION: Studies were included if they reported current, period, and/or lifetime OCD prevalence (diagnosed according to an interview based on DSM or ICD criteria) in representative community samples of adults aged 18 years or older. A total of 4,045 studies were retrieved, with 34 studies ultimately included. DATA EXTRACTION: OCD prevalence was extracted from each study alongside 9 moderators: gender, year, response rate, region, economic status, diagnostic criteria, diagnostic interview, interviewer, and age. RESULTS: The overall aggregate current, period, and lifetime OCD prevalence estimates were 1.1%, 0.8%, and 1.3%, respectively. In a typical sample, women were 1.6 times more likely to experience OCD compared to men, with lifetime prevalence rates of 1.5% in women and 1.0% in men. There was also a trend toward younger adults' being more likely to experience OCD in their lifetime than older adults. All findings demonstrated moderate heterogeneity. CONCLUSIONS: Women are typically at greater risk of experiencing OCD in their lifetime than men.
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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 | 0,002 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».