To catch an obsession: prevalence and predictors of obsession contagion in individuals with obsessive-compulsive disorder
Notice bibliographique
Résumé
For decades, emotional contagion literature has provided evidence that everyday emotions such as fear, anger, disgust, sadness, and joy may transfer from one individual to another. Although previous research has explored contagion of psychological conditions such as depression and anxiety, the spread of obsessions in the context of obsessive-compulsive disorder (OCD) has yet to be examined. This thesis aimed to delineate a potential "obsession contagion" by determining the (1) prevalence and characteristics, (2) potential predictors, and (3) prominent emotional experience in individuals with self-reported OCD. Online survey data was analyzed from 125 adults living in Canada or the United States. The vast majority (85%) reported experiencing obsession contagion in their lifetime, significantly more in-person than online, with an average frequency of twice per month. Regression analyses revealed that susceptibility to obsession contagion was significantly associated with higher participant age, elevated emotional contagion, and lower empathy, with these three variables accounting for approximately half of the variance in obsession contagion total scores. While somatic and aggressive obsessions were particularly "contagious", fear and guilt emerged as the most endorsed emotions in self-reported obsession contagion examples. Clinical implications are discussed, including important considerations for advocacy, assessment, and treatment, as well as the need for future qualitative investigation.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».