Therapy and Psychotropic Medication Use in Young Children With Autism Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVES: Guidelines suggest young children with autism spectrum disorder (ASD) receive intensive nonpharmacologic interventions. Additionally, associated symptoms may be treated with psychotropic medications. Actual intervention use by young children has not been well characterized. Our aim in this study was to describe interventions received by young children (3-6 years old) with ASD. The association with sociodemographic factors was also explored. METHODS: Data were analyzed from the Autism Speaks Autism Treatment Network (AS-ATN), a research registry of children with ASD from 17 sites in the United States and Canada. AS-ATN participants receive a diagnostic evaluation and treatment recommendations. Parents report intervention use at follow-up visits. At follow-up, 805 participants had data available about therapies received, and 613 had data available about medications received. RESULTS: The median total hours per week of therapy was 5.5 hours (interquartile range 2.0-15.0), and only 33.4% of participants were reported to be getting behaviorally based therapies. A univariate analysis and a multiple regression model predicting total therapy time showed that a diagnosis of ASD before enrollment in the AS-ATN was a significant predictor. Additionally, 16.3% of participants were on ≥1 psychotropic medication. A univariate analysis and a multiple logistic model predicting psychotropic medication use showed site region as a significant predictor. CONCLUSIONS: Relatively few young children with ASD are receiving behavioral therapies or total therapy hours at the recommended intensity. There is regional variability in psychotropic medication use. Further research is needed to improve access to evidence-based treatments for young children with ASD.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».