Pharmacological Treatment of Disinhibition in Acquired Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE/BACKGROUND: Traumatic brain injury is a major universal public health concern and results in chronic neurobehavioral sequelae including disinhibition. Objectives of this study were to review the literature on pharmacological treatment of disinhibition post-acquired brain injury (ABI), describe a snapshot of pharmacotherapy used in ABI at a tertiary neuropsychiatric unit in British Columbia, Canada, and share expert opinion. METHODS/PROCEDURES: A retrospective chart review of 11 patients from October to December 2021 was conducted based on exclusion criteria: age greater than 18 years, primary neurodegenerative conditions, or aphasia. Patient demographics, behavioral and cognitive test results, and disinhibition treatment were recorded. A brief review of the literature was conducted to find the best available evidence of pharmacological interventions to treat disinhibition post-ABI. FINDINGS/RESULTS: In ABI, there was a high utilization of antipsychotics and benzodiazepines, at 91% and 64% respectively, in patients with severe cognitive deficit and disinhibition. Mood stabilizers and nonselective β-blockers were less prescribed in this population at 73% and 18%. At the point of data collection, all the patients had responded well to treatment and were in the maintenance phase of their pharmacological treatment. IMPLICATIONS/CONCLUSIONS: A limited number of studies with weak methodology suggest that mood stabilizers and β-blockers should be first line for disinhibition treatment. Our findings are complementary to the literature describing treatment of severe disinhibition. The choice of treatment for disinhibition depends on factors including nature and severity of target symptoms, level of drug evidence, patient-tailored objectives, concurrent psychiatric diagnoses, clinical experience of clinicians, adverse drug reactions, and treatment acuity.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».