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Enregistrement W2763885210 · doi:10.1111/jir.12433

Medication use by adolescents and adults with fragile X syndrome

2017· article· en· W2763885210 sur OpenAlexaboutno aff
Daniel J. Laxman, Jan S. Greenberg, Leann Smith DaWalt, Jinkuk Hong, M. G. Aman, Marsha R. Mailick

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetics and Neurodevelopmental Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Child Health and Human Development
Mots-clésPsychotropic medicationMedical prescriptionPsychiatryFragile X syndromeMedicineAutismMental healthOddsQuarter (Canadian coin)PediatricsLogistic regression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The behavioural challenges and medical conditions associated with fragile X syndrome (FXS) can lead to increased need for medications. METHOD: This longitudinal study examined the use of prescription medications for psychotropic and non-psychotropic purposes by adolescents and adults with FXS drawn from a North American community sample (N = 105). Odds and probabilities of continuing or discontinuing medication were calculated. Predictors of medication use were calculated. RESULTS: More than two-thirds took psychotropic medication, and about one-quarter took non-psychotropic medication. Over a 3-year period, those who initially took prescription medications were considerably more likely to remain on medications than to stop. Individuals with more autism symptoms, more behavioural problems, a mental health diagnosis, and greater family income were significantly more likely to use psychotropic medication 3 years later. Individuals who had more health problems, a mental health diagnosis, and were female were more likely to use non-psychotropic medication over this time period. CONCLUSIONS: Findings highlight the elevated and ongoing use of medication by individuals with FXS. Implications for social and behavioural research on FXS are discussed.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,386
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,036
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,290 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations12
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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