An Open-label Trial of Risperidone and Fluoxetine in Children with Autistic Disorder
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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.
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 ».