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Enregistrement W4398781256 · doi:10.1017/cjn.2024.109

P.001 Planning & decision-making in obsessive-compulsive disorder (OCD) through the lens of ERP: a comparative analysis

2024· article· en· W4398781256 sur OpenAlexvenueno aff
Debjani Kar, Sreemoyee Tarafder, Nitin Goyal

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Neurological Sciences / Journal Canadien des Sciences Neurologiques · 2024
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueObsessive-Compulsive Spectrum Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpulsivityPsychologyLatency (audio)CognitionAudiologyCompulsive behaviorClinical psychologyDevelopmental psychologyPsychiatryMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: This study aimed to investigate the effect of impulsivity on the planning & decision-making of individuals with OCD compared to a control group, focusing on amplitude and latency during the Tower of London (TOL) task. Methods: A sample of a total of 76 (dominantly right-handed & aged between 18-30 yrs) participated. Participants with OCD were assessed with the Y-BOCS & symptom checklist, BIS-11, and the HCs were screened with the GHQ-12. ERP components were measured by using TOL on E-prime 3.0. The amplitude and latency along with the spectral power for each problem-solving task were measured and analyzed. Results: Statistically significant differences were found in the Latency variable in the left frontal area of the brain, indicating distinctive latency patterns in individuals with OCD compared to controls. No statistically significant differences were observed in amplitude or latency for other move sequences. High spectral activity was detected in individuals with OCD for an extended period. Conclusions: Individuals with OCD exhibit higher activity indicative of ambivalence during decision-making which indicates that to overcome impulsive urges, thus they need to put more cognitive effort to maintain the same outcomes. To maintain error-free results obsessive & compulsive behaviors are a necessary evil.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesÉtudes des sciences et des technologies
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,007
Études des sciences et des technologies0,0020,009
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0030,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,311 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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