Prescriptions for Alpha Agonists and Antipsychotics in Children and Youth with Tic Disorders: A Pharmacoepidemiologic Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Trends in the use of antipsychotics and alpha agonists for the treatment of tic disorders in Canadian children, and how closely these trends align with evidence-based guidelines on the pharmacotherapy of tic disorders, have not been explored. Methods: IQVIA's Canadian Disease and Therapeutic Index, a survey-based data set, was used to identify prescription patterns by physicians. Respondents recorded all patient visits during a 48-hour period in each quarter of the year, including patient age, gender, drug recommendation and therapeutic indication. Recommendations for alpha agonists and antipsychotics from 2012 to 2016 were analysed for children and adolescents with tic disorders. Results: Risperidone and clonidine were the most commonly recommended medications for tic disorders over the study period, with 36,868 and 35,500 recommendations in 2016, respectively. Recommendations for clonidine increased over the study period, whereas those for risperidone decreased. Guanfacine (approved in Canada in 2013) was used less frequently than clonidine. Clonidine was more frequently recommended than antipsychotics in children younger than 6, in whom antipsychotic recommendations were uncommon. Aripiprazole was the second most commonly recommended antipsychotic for tic disorders, with 22,892 recommendations in 2016. Of the first-generation antipsychotics, pimozide was most commonly recommended (11,334 recommendations in 2016); haloperidol was infrequently recommended. Discussion: The trends observed are in line with guideline recommendations reflected in the decreasing use of risperidone, and the growing use of clonidine and guanfacine. The growing use of aripiprazole is likely due to emerging evidence from clinical trials supporting its efficacy for tics. Recommendations for pimozide and haloperidol were limited, likely due to the greater adverse effects associated with these medications.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».