An ultra-brief screening scale for pediatric obsessive-compulsive disorder: The OCI-CV-5
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Obsessive-compulsive disorder (OCD) is an often disabling and chronic condition that is normally assessed using diagnostic interviews or lengthy self-report questionnaires. This makes routine screening in general health settings impractical, and as a result OCD is often under-(or mis-)recognized. The present study reports on the development of an ultra-brief version of the Obsessive-Compulsive Inventory-Child Version (OCI-CV) which may be administered routinely as a screener for pediatric OCD. METHOD: A total of 489 youth diagnosed with OCD, 259 non-clinical controls, and 299 youth with other disorders completed the OCI-CV and other indices of psychopathology. Using item analyses, we extracted five items and examined the measure's factor structure, sensitivity and specificity, and convergent and discriminant validity. RESULTS: We extracted five items that assess different dimensions of OCD (washing, checking, ordering, obsessing, neutralizing/counting), termed the OCI-CV-5. Results revealed that the measure possesses good to excellent psychometric properties, and a cutoff off (≥2) yielded optimal sensitivity and specificity. LIMITATIONS: Participants were predominantly White. In addition, more research is needed to examine the OCI-CV-5's test-retest reliability and sensitivity to treatment. CONCLUSIONS: The OCI-CV-5 shows promise as an ultra-brief self-report screener for identifying OCD in youth when in-depth assessment is unfeasible.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 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 ».