Quantifying dimensional severity of obsessive-compulsive disorder for neurobiological research
Notice bibliographique
Résumé
Current research to explore genetic susceptibility factors in obsessive-compulsive disorder (OCD) has resulted in the tentative identification of a small number of genes. However, findings have not been readily replicated. It is now broadly accepted that a major limitation to this work is the heterogeneous nature of this disorder, and that an approach incorporating OCD symptom dimensions in a quantitative manner may be more successful in identifying both common as well as dimension-specific vulnerability genetic factors. As most existing genetic datasets did not collect specific dimensional severity ratings, a specific method to reliably extract dimensional ratings from the most widely used severity rating scale, the Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale (YBOCS), for OCD is needed. This project aims to develop and validate a novel algorithm to extrapolate specific dimensional symptom severity ratings in OCD from the existing YBOCS for use in genetics and other neurobiological research. To accomplish this goal, we used a large data set comprising adult subjects from three independent sites: the Brazilian OCD Consortium, the Sunnybrook Health Sciences Centre in Toronto, Canada and the Hospital of Bellvitge, in Barcelona, Spain. A multinomial logistic regression was proposed to model and predict the quantitative phenotype [i.e., the severity of each of the five homogeneous symptom dimensions of the Dimensional YBOCS (DYBOCS)] in subjects who have only YBOCS (categorical) data. YBOCS and DYBOCS data obtained from 1183 subjects were used to build the model, which was tested with the leave-one-out cross-validation method. The model's goodness of fit, accepting a deviation of up to three points in the predicted DYBOCS score, varied from 78% (symmetry/order) to 84% (cleaning/contamination and hoarding dimensions). These results suggest that this algorithm may be a valuable tool for extracting dimensional phenotypic data for neurobiological studies in 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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».