Parental experiences in the use of fluoxetine for management of ‘disruptive behaviours’ in children and youth with autism and pathological demand avoidance – a mixed methods exploratory study (Fluoxetine study)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Pathological demand avoidance (PDA) is a relatively new profile described in autism spectrum disorder (ASD), characterised by an extreme resistance to everyday demands and social interactions and may present as aggressive, destructive behaviours. This study aims to explore (through use of parental recall) the utility of fluoxetine in managing disruptive behaviours attributed to PDA. Methods Mixed-methods study incorporating surveys and semi-structured interviews with caregivers. Results Extreme Demand Avoidance 8-item measure (EDA-8) survey results showed a significant decrease in most behaviours attributed to PDA, including a decrease in frequency of the child obsessively resisting and avoiding ordinary demands and requests and having difficulties complying with demands unless they were carefully presented. The majority of participants in this study indicated that their child had either a co-occurring diagnosis of an anxiety disorder or that their child experienced anxiety. After initiating fluoxetine, parents noted improvement in their child’s behaviours and consequently improvement in their family’s quality of life. Conclusion Fluoxetine shows promise as an effective treatment in improving disruptive behaviours in children with PDA. Given the high prevalence of anxiety in children with PDA, we propose that the disruptive behaviours of PDA are secondary to an embodied experience of anxiety in children with autism.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».