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Enregistrement W2092708362 · doi:10.4103/0253-7176.70522

An Open-label Trial of Risperidone and Fluoxetine in Children with Autistic Disorder

2010· article· en· W2092708362 sur OpenAlexaff
Avinash Desousa

Notice bibliographique

RevueIndian Journal of Psychological Medicine · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensChild, Adolescent and Family Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRisperidoneIrritabilityFluoxetineAutismChildhood Autism Rating ScalePsychologyStereotypyPsychiatryRating scaleClinical psychologyClinical Global ImpressionRandomized controlled trialMedicineAutism spectrum disorderPlaceboDevelopmental psychologyInternal medicineAnxietySchizophrenia (object-oriented programming)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Various studies have shown the effectiveness of risperidone and fluoxetine in the management of behavioral problems in autism. AIM: The purpose of this study was to compare these two drugs in the management of behavioral problems in autism. MATERIALS AND METHODS: Forty children with autism were divided into 2 groups in a 16-week open trial that compared these two drugs. Parents rated the children using the Aberrant Behavior Checklist (ABC) and the Conners' Parent Rating Scale - Revised (CPRS-R). The author rated the children using the Children's Psychiatric Rating Scale and Clinical Global Impression (CGI) Scale. RESULTS: The risperidone group showed significant improvement in areas like irritability and hyperactivity, while the fluoxetine group showed significant improvement in speech deviance, social withdrawal and stereotypy. When the two drugs were compared, fluoxetine showed greater improvement in stereotypy, while both drugs showed improvement on the general autism scale; and on anger, hyperactivity and irritability scales. CONCLUSIONS: In this open trial, both drugs were well tolerated and appeared to be beneficial in the treatment of common behavioral problems in children with autism. Further controlled and double-blind studies in larger samples are warranted.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,352 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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