Subtypes of Pediatric Obsessive-Compulsive Disorder: Insights from Recent Collaborative Research
Notice bibliographique
Résumé
Aims<br/>To investigate key dimensions of pediatric obsessive-compulsive disorder (OCD). The first study explored commonalities among OCD-affected youth to better conceptualize disorder presentation and associated features. The second examined the p-factor’s ability to predict short- and long-term outcomes in youth with OCD. The third compared clinical features and cognitive-behavioral therapy (CBT) responses between participants with and without psychotic vulnerability.<br/>Methods<br/>The studies utilized the NordLOTS sample (N = 269) of children and adolescents with OCD. Study one combined this sample with others from the USA, Canada, Sweden, Australia, and Iceland (N = 830). Study three compared the NordLOTS sample with a North American sample (n = 125).<br/>Results<br/>In study one, a four-cluster model distinguished groups by symptom expression and comorbidities, with clusters remaining stable across solutions. Study two found the p-factor predicted short-term OCD severity and psychosocial functioning, but not depressive symptoms or quality of life. Over the long term, the p-factor predicted all outcomes except OCD severity and outperformed traditional comorbidity measures. Study three revealed psychotic vulnerability in 41.6% of the Scandinavian sample and 34.4% of the North American sample. Those with psychotic vulnerability had worse baseline depressive symptoms and psychosocial functioning. Post-CBT, Scandinavian youth exhibited poorer psychosocial functioning and more symmetry/hoarding symptoms, while North Americans had more contamination-cleaning symptoms. Psychotic vulnerability did not affect CBT outcomes.<br/>Conclusions<br/>Results highlight the value of dimensional and transdiagnostic approaches in conceptualizing pediatric OCD. The p-factor offers superior prognostic utility, and psychosis risk evaluation is critical in youth with OCD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».