Survey of Atypical Antipsychotic Prescribing by Canadian Child Psychiatrists and Developmental Pediatricians for Patients Aged under 18 Years
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To describe self-reported patterns of prescribing atypical antipsychotics (ATAs) and monitoring practices of child psychiatrists and developmental pediatricians in Canada. METHOD: We surveyed members of the Canadian Academy of Child and Adolescent Psychiatry and members of the Developmental Paediatrics Section of the Canadian Paediatric Society regarding the types and frequencies of ATAs they prescribed, the ages and diagnoses of patients for whom they prescribed these medications, and the types and frequencies of monitoring used. RESULTS: Ninety-four percent of the child psychiatrists (95% CI, 90% to 97%) and 89% of the developmental pediatricians (95% CI, 75% to 96%) prescribed ATAs, most commonly risperidone (69%). Diagnoses included psychotic, mood, anxiety, externalizing, and pervasive developmental disorders. Prescribing for symptoms such as aggression, low frustration tolerance, and affect dysregulation was also common. Twelve percent of all prescriptions were for children under age 9 years. Most clinicians monitored patients, but there were wide variations in the type and frequency of tests performed. CONCLUSIONS: Despite the lack of formal indications, ATAs were prescribed by this group of clinicians for many off-label indications in youth under age 18 years, including very young children. Neither evidence-based guidelines nor a consensus on monitoring exist for this age group.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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; 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 ».