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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».