Associations Between the Severity of Obsessive-Compulsive Disorder and Vocal Features in Children and Adolescents: Protocol for a Statistical and Machine Learning Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Artificial intelligence tools have the potential to objectively identify youth in need of mental health care. Speech signals have shown promise as a source for predicting various psychiatric conditions and transdiagnostic symptoms. OBJECTIVE: We designed a study testing the association between obsessive-compulsive disorder (OCD) diagnosis and symptom severity on vocal features in children and adolescents. Here, we present an analysis plan and statistical report for the study to document our a priori hypotheses and increase the robustness of the findings of our planned study. METHODS: Audio recordings of clinical interviews of 47 children and adolescents with OCD and 17 children and adolescents without a psychiatric diagnosis will be analyzed. Youths were between 8 and 17 years old. We will test the effect of OCD diagnosis on computationally derived scores of vocal activation using ANOVA. To test the effect of OCD severity classifications on the same computationally derived vocal scores, we will perform a logistic regression. Finally, we will attempt to create an improved indicator of OCD severity by refining the model with more relevant labels. Models will be adjusted for age and gender. Model validation strategies are outlined. RESULTS: Simulated results are presented. The actual results using real data will be presented in future publications. CONCLUSIONS: A major strength of this study is that we will include age and gender in our models to increase classification accuracy. A major challenge is the suboptimal quality of the audio recordings, which are representative of in-the-wild data and a large body of recordings collected during other clinical trials. This preregistered analysis plan and statistical report will increase the validity of the interpretations of the upcoming results. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/39613.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».