Treatment algorithm for the use of psychopharmacological agents in individuals prenatally exposed to alcohol and/or with diagnosis of fetal alcohol spectrum disorder (FASD)
Notice bibliographique
Résumé
Psychotropic medication treatment of individuals who have experienced prenatal alcohol exposure (PAE) has lagged behind psychosocial interventions. Multiple psychotropic medications are often prescribed for those diagnosed with a range of neurodevelopmental disabilities and impairments of PAE (neurodevelopmental disorder associated with prenatal alcohol exposure and/or fetal alcohol spectrum disorder [ND-PAE/FASD]). Despite the diverse comorbid mental disorders, there are no specific guidelines for psychotropic medications for individuals with ND-PAE/FASD. When prescribed, concerned family members and caregivers of individuals with ND-PAE/FASD reported that polypharmacy, which was typical and adverse effects render the psychotropic medications ineffective. The objective of this work was to generate a treatment algorithm for the use of psychopharmacological agents specifically for individuals with ND-PAE/FASD. The development of decision tree for use to prescribe psychotropic medications incorporated findings from previous research and the collective clinical experience of a multidisciplinary and international panel of experts who work with individuals with ND-PAE/FASD, including an algorithm specialist. After multiple meetings and discussions, the experts reached consensus on how best to streamline prescribing along neurodevelopmental clusters. These were subdivided into four ligand-specific, receptor-acting medication targets (hyperarousal, emotional dysregulation, hyperactive/neurocognitive, and cognitive inflexibility). Each cluster is represented by a list of common symptoms. The experts recommended that prescribers first ensure adequate psychosocial and environmental, including sufficient dietary, exercise, and sleep support before prescribing psychotropic medications. Treatment then progresses through three steps of psychotropic medications for each cluster. To support established treatment goals, the most function impairing clusters are targeted first.
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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) | 0,001 | 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 ».