Influence of sex on tic severity and psychiatric comorbidity profile in patients with pediatric tic disorder
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To investigate sex-related differences in tic severity, tic-related impairments, and psychiatric comorbidities in childhood. METHOD: In this cross-sectional study, tic severity/impairment and demographic factors were collected from 270 children and young people (aged 5-17y, mean 10y 6mo, SD 3y 4mo; 212 males and 58 females) with a tic disorder diagnosis at a specialty clinic. Psychiatric diagnoses and corresponding screening questionnaire scores were collected for attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD), obsessive-compulsive disorder (OCD), major depressive disorder, and anxiety disorders. Logistic regression was used to compare the effect of sex and age on psychiatric comorbid diagnoses. The Mann-Whitney U test and t-tests were used to assess differences in questionnaire score distribution between sexes. RESULTS: Females had more severe motor tics (12.55 vs 10.81, p=0.01) and higher global severity scores (38.79 vs 32.66, p=0.03) on the Yale Global Tic Severity Scale. Females were less likely to be diagnosed with ADHD (odds ratio=0.48, 95% confidence interval=0.26-0.89). No significant sex difference was observed in diagnosis rates or symptom severity scores for anxiety or OCD. Females had significantly higher scores than males on the Children's Depression Inventory, Second Edition. INTERPRETATION: The higher level of motor tic severity and global severity in females further supports the differential natural history of tic disorders in females. Females with tic disorders may be underdiagnosed for ADHD.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».