Predictors of Comorbid Obsessive-Compulsive Disorder and Skin-Picking Disorder in Trichotillomania
Notice bibliographique
Résumé
Background Trichotillomania (TTM), obsessive-compulsive disorder (OCD), and skin-picking disorder (SPD) frequently occur together and share overlapping phenomenology, pathophysiology, and possible genetic underpinnings. This study sought to identify factors that predict OCD and SPD in hair pullers. Methods Five hundred fifty-five adult female hair pullers were recruited from specialty clinics and assessed using standardized, semi-structured interviews and self-reports. Clinical predictors and multivariate models were evaluated using logistic regression modeling. Results Hair pullers met criteria for OCD (18.9%), SPD (19.5%), or chronic skin picking (CSP) (5%), or both comorbid diagnoses, respectively. In the final multivariate model for OCD, family history of OCD and an eating disorder diagnosis were associated with an increased risk of OCD in TTM. A nail-biting diagnosis was associated with a decreased risk of OCD in TTM. In the final multivariate model for SPD/CSP, only family history of OCD was associated with an increased risk of SPD/CSP in TTM. Conclusions Identification of factors predicting OCD and SPD in TTM provides evidence for the relatedness of these disorders and supports their collective classification as obsessive-compulsive and related disorders (OCRDs) in DSM-5. The findings of this study further underscore the importance of assessing for comorbid OCRDs and family histories of OCRDs in clinical practice.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».