Obsessive‐compulsive disorder in children and youth: neurocognitive function in clinic and community samples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neurocognitive impairments are common in OCD, although not well studied in children and youth with the disorder. METHOD: Using the stop-signal task (SST), we measured response inhibition (stop-signal reaction time-SSRT), sustained attention (reaction time variability-RTV), reaction time (RT), and performance monitoring (post-error slowing-PES) in OCD cases and controls from two samples of children and youth. A Clinic OCD group (n = 171, aged 7-17 years) was recruited from a specialty clinic after rigorous assessment. A typically developing (Clinic TD, n = 157) group was enlisted through advertisement. A community OCD sample (Community OCD, n = 147) and controls (Community TD n = 13,832, aged 6-17 years) were recruited at a science museum. We also identified a community group with high OCD traits without an OCD diagnosis (Community High Trait; n = 125). RESULTS: Clinic OCD participants had longer SSRT and greater RTV than Clinic TD. These effects were greater in younger OCD participants and, for SSRT, in those on medication for OCD. The Community OCD group did not differ from Controls but was similar to the Clinic OCD group in ADHD and ASD comorbidity and medication usage. The Community High Trait group had longer SSRT and atypical PES suggesting that symptom severity predicts neurocognitive function. No group differences were found in RT. CONCLUSIONS: In the largest study of neurocognitive performance in children with OCD to date, we found impaired response inhibition and sustained attention in OCD participants in comparison to typically developing peers. Performance was worse in younger OCD participants. In the community sample, participants with high OCD trait scores but no OCD diagnosis had impaired response inhibition and error processing, suggesting that OCD might be under-recognized.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,003 |
| 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 ».