Psychotropic Medication Use Among Medicaid-Enrolled Children With Autism Spectrum Disorders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The objective of this study was to provide national estimates of psychotropic medication use among Medicaid-enrolled children with autism spectrum disorders and to examine child and health system characteristics associated with psychotropic medication use. METHODS: This cross-sectional study used Medicaid claims for calendar year 2001 from all 50 states and Washington, DC, to examine 60,641 children with an autism spectrum disorder diagnosis. Logistic regression with random effects was used to examine the child, county, and state factors associated with psychotropic medication use. RESULTS: Of the sample, 56% used at least 1 psychotropic medication, 20% of whom were prescribed > or = 3 medications concurrently. Use was common even in children aged 0 to 2 years (18%) and 3 to 5 years (32%). Neuroleptic drugs were the most common psychotropic class (31%), followed by antidepressants (25%) and stimulants (22%). In adjusted analyses, male, older, and white children; those who were in foster care or in the Medicaid disability category; those who received additional psychiatric diagnoses; and those who used more autism spectrum disorder services were more likely to have used psychotropic drugs. Children who had a diagnosis of autistic disorder or who lived in counties with a lower percentage of white residents or greater urban density were less likely to use such medications. CONCLUSIONS: Psychotropic medication use is common among even very young children with autism spectrum disorders. Factors unrelated to clinical presentation seem highly associated with prescribing practices. Given the limited evidence base, there is an urgent need to assess the risks, benefits, and costs of medication use and understand the local and national policies that affect medication use.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle