Second Generation Antipsychotics in Asperger’s Disorder and High Functioning Autism: A Systematic Review of the Literature and Effectiveness of Meta-Analysis.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Second generation antipsychotics (SGA) have gained increased evidence for the treatment of irritability and aggression in children and adolescents with lower functioning autistic disorder. Individuals with Asperger's Disorder (AD) and High Functioning Autism (HFA) experience significant emotional and behavioral problems and psychiatric comorbidity. There is a need to review the published literature on SGA treatment efficacy in the AD and HFA populations to provide more effective treatment choices for these subgroups. METHODS: We conducted a systematic review and meta-analysis of the recent English literature on SGA use in children and adolescents (ages 0-24 years) with AD and HFA using the Medline/PubMed and PsychINFO computerized databases. Key search words were 'Asperger', 'high functioning autism', 'autism spectrum disorders (ASD)', and 'pervasive developmental disorder (PDD)' in combination with 'second generation antipsychotics', 'aripiprazole; 'olanzapine', 'quetiapine', 'risperidone', or 'ziprasidone'. RESULTS: Our search yielded 214 citations, however only open-label or randomized-controlled trials (RCT) with ≥25% of their subjects having an IQ≥71 were included in our review. Eleven original studies met our inclusion parameters for review; eight studies for the meta-analysis. These studies, although limited in methodological rigor, and the meta-analytic results suggest that SGAs provide improvement in behavioral symptoms associated with AD and HFA. The majority of the studies reported weight gain as a potentially concerning adverse effect. CONCLUSION: There is a lack of robustly conducted trials on the use of SGAs in the management of AD and HFA. More research in pharmacological and psychosocial treatments is warranted. Clinicians are cautioned to approach pharmacological treatment prudently balancing benefit with potential cardiometabolic risk.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».