Race and Ethnicity in Pediatric Ocd: An Exploratory Study of a Clinical North American Sample
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Influences of race and ethnicity have received limited attention in pediatric obsessive-compulsive disorder (OCD), despite noted importance in other psychiatric diseases. We sought to compare racially defined groups presenting to a North American tertiary care pediatric OCD subspecialty clinic. METHODS: Clinician-rated and parent/child-reported information was extracted from a research data registry comprising OCD-affected youth assessed between 2011 and 2018. The study population was aggregated into racial groups, defined as Caucasian, Asian, and "other." Country of origin and spoken language were used as ethnicity proxies. Obsessivecompulsive disorder phenotype, clinical course, and family environment were compared, with inclusion of mixed Asian-Caucasians in post-hoc analyses. RESULTS: Asian youth reported significantly later ages of OCD symptom onset, clinical diagnosis, and treatment compared with Caucasian youth and were significantly less likely to have participated in OCD-specific treatment, despite similar clinician recommendation rates. Obsessivecompulsive disorder severity and comorbidities did not differ across groups. Asian parents reported significantly higher levels of family blame and conflict than Caucasian parents, but similar prevalence of OCD family history. CONCLUSIONS: Clinically relevant differences were identified between Asians and Caucasians, highlighting the need for individualized care that respects the influences of ethnicity and race in pediatric OCD. Replication and future study of additional racial groups is warranted.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».