Subtypes of Pediatric Obsessive-Compulsive Disorder: Insights from Recent Collaborative Research
Notice bibliographique
Résumé
Aims 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. Methods 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). Results 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. Conclusions 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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».