Inpatient Treatment of Severe Disruptive Behaviour Disorders with Risperidone and Milieu Therapy
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To evaluate the therapeutic impact of adding risperidone to milieu therapy of latency-aged inpatients with severe disruptive disorders. METHODS: The charts of 90 latency-aged patients consecutively admitted to a psychiatry ward were reviewed retrospectively. Fifteen of these patients received risperidone treatment, were nonpsychotic, and did not suffer from pervasive developmental disorder (12 male, 3 female; mean age 9.99 years, SD 1.76). Their scores on the Children's Global Assessment Scale (CGAS) were compared at admission, before risperidone treatment, and at discharge. RESULTS: All subjects were diagnosed with a disruptive behavioural disorder. Ten (66.67%) had additional learning difficulties, and 13 (86.7%) had pathological personality traits. The characteristics of the sample suggested borderline pathology or multiple complex developmental disorder. Following a mean of 38 days after admission (SD 22.3), the patients received risperidone for a mean of 46 days (SD 28.2) before being discharged. The mean maintenance dose of risperidone was 1.27 mg daily (SD 0.36). Mean CGAS scores increased from admission (21.9, SD 7.0) to before risperidone treatment (26.8, SD 7.6, P < 0.0001) and to discharge (50.3, SD 5.3, P < 0.0001). Only 2 patients had documented side effects. CONCLUSIONS: Low-dose risperidone used adjunctively to milieu therapy led to statistically and clinically significant additional improvement in the functioning of hospitalized latency-aged children with severe behavioural disorders. Low-dose risperidone is a safe and effective adjunct to milieu therapy for treating this population in inpatient settings. Prospective randomized controlled trials are needed to confirm these findings.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».