Micronutrients Versus Standard Medication Management in Autism: A Naturalistic Case–Control Study
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
Autism spectrum disorder (ASD) is often accompanied by self-injurious behavior (SIB), aggression, and tantrums, symptoms that have reportedly improved with micronutrient (vitamins and minerals) treatment. The current study took advantage of naturally occurring differences in parental preferences for treatment approaches. The micronutrient group asked for treatment without pharmaceuticals (n = 44, aged 2-28 years at entry [M = 8.39 +/- 5.58]). Their records were matched with those of 44 similar children whose families requested conventional treatment (medication group). Both groups improved on both the Childhood Autism Rating Scale and the Childhood Psychiatric Rating Scale (all p values <0.0001). Both groups also exhibited significant decreases in total Aberrant Behavior Checklist scores, but the micronutrient group's improvement was significantly greater (p < 0.0001). SIB Intensity was lower in the micronutrient group at the end of the study (p = 0.005), and improvement on the Clinical Global Impressions scale was greater for the micronutrient group (p = 0.0029). It is difficult to determine whether the observed changes were exerted through improvement in mood disorder or through an independent effect on autistic disorder. There were some advantages to treatment with micronutrients-lower activity level, less social withdrawal, less anger, better spontaneity with the examiner, less irritability, lower intensity SIB, markedly fewer adverse events, and less weight gain. Advantages of medication management were insurance coverage, fewer pills, and less frequent dosing.
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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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