Error-related negativity predicts increases in anxiety in a sample of clinically anxious female children and adolescents over 2 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: An increased neural response to making errors has emerged as a biomarker of anxiety. Error negativity (Ne) or errorrelated negativity (ERN) is an event-related potential generated when people commit errors; the Ne/ERN is greater among people with anxiety and predicts increases in anxiety. However, no previous study has examined whether the Ne/ERN can be used as a prognostic indicator among people with current anxiety. The present study addressed this gap by examining whether the Ne/ERN prospectively predicts increases in anxiety symptoms in clinically anxious children and adolescents. METHODS: The sample included 34 female participants between the ages of 8 and 14 years who met the criteria for a clinical anxiety disorder based on clinical interview. The Ne/ERN was measured using a flanker task. RESULTS: Increased Ne/ERN at baseline predicted increases in total anxiety symptoms 2 years later, even when accounting for baseline symptoms. The Ne/ERN predicted increases in the symptom domains of generalized anxiety, social anxiety and harm avoidance/perfectionism, but not panic, separation anxiety, school avoidance or physical symptoms. LIMITATIONS: The sample size was small, which may have inflated the false discovery rate. To mitigate this possibility, we used multiple self-report measures, and the results for the 2 measures (as well as their symptom domains) converged. CONCLUSION: These data suggest that the Ne/ERN can delineate specific risk trajectories, even among those who already meet the criteria for a clinical anxiety disorder. Considering the need for prognostic markers among people with clinical anxiety, the current findings are an important and novel extension of previous work.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».