Treatment of Mood Lability and Explosive Rage with Minerals and Vitamins: Two Case Studies in Children
Notice bibliographique
Résumé
A micronutrient supplement containing a broad range of dietary minerals and vitamins is being examined for the treatment of mood lability in both adults and children (Kaplan et al. 2001; Popper 2001). During pilot work, two medication-free boys with mood lability and explosive rage were studied in an open-label treatment followed by reversal and retreatment. One child was an 8-year-old with atypical obsessive-compulsive disorder, and the other was a 12-year-old with pervasive developmental delay. Both boys were monitored using the mood and temper items from the Conners Parent Rating Scale, as well as the Child Behavior Checklist. In addition, the boy with atypical obsessive-compulsive disorder was monitored with the child version of the Yale-Brown Obsessive Compulsive Scale. Both boys benefited from the micronutrient supplement when examined in ABAB designs: mood, angry outbursts, and obsessional symptoms improved when initially treated, returned when not taking the supplement, and remitted when the micronutrient supplement was reintroduced. Both boys have been followed and are stable on the nutritional supplement for over 2 years. These cases suggest that mood lability and explosive rage can, in some cases, be managed with a mixture of biologically active minerals and vitamins, without using lithium or other traditional psychopharmacologic agents.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| 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 ».