The Pharmacological Management of Oppositional Behaviour, Conduct Problems, and Aggression in Children and Adolescents with Attention-Deficit Hyperactivity Disorder, Oppositional Defiant Disorder, and Conduct Disorder: A Systematic Review and Meta-Analysis. Part 2: Antipsychotics and Traditional Mood Stabilizers
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD), oppositional defiant disorder (ODD), and conduct disorder (CD) are among the most common psychiatric diagnoses in childhood. Aggression and conduct problems are a major source of disability and a risk factor for poor long-term outcomes. METHODS: We performed a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials (RCTs) of antipsychotics, lithium, and anticonvulsants for aggression and conduct problems in youth with ADHD, ODD, and CD. Each medication was given an overall quality of evidence rating based on the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach. RESULTS: Eleven RCTs of antipsychotics and 7 RCTs of lithium and anticonvulsants were included. There is moderate-quality evidence that risperidone has a moderate-to-large effect on conduct problems and aggression in youth with subaverage IQ and ODD, CD, or disruptive behaviour disorder not otherwise specified, with and without ADHD, and high-quality evidence that risperidone has a moderate effect on disruptive and aggressive behaviour in youth with average IQ and ODD or CD, with and without ADHD. Evidence supporting the use of haloperidol, thioridazine, quetiapine, and lithium in aggressive youth with CD is of low or very-low quality, and evidence supporting the use of divalproex in aggressive youth with ODD or CD is of low quality. There is very-low-quality evidence that carbamazepine is no different from placebo for the management of aggression in youth with CD. CONCLUSION: With the exception of risperidone, the evidence to support the use of antipsychotics and mood stabilizers is of low quality.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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