Gabapentin in the Treatment of Self-Injurious Behaviours - A Case Report.
Notice bibliographique
Résumé
Autism spectrum disorder (ASD) is a neurodevelopmental condition affecting 1 in 36 children, characterized by deficits in social communication and restricted, repetitive behaviors. Self-injurious behaviors (SIBs), such as head-banging and biting, are prevalent in ASD, affecting up to 50% of individuals. These behaviors pose significant risks, including physical injury and social isolation. While behavioural therapies are the first-line treatment, their effectiveness is often limited, necessitating the use of pharmacological interventions. However, there is a paucity of evidence regarding the effective pharmacological management of SIBs in this population. Gabapentin, an anticonvulsant also used for neuropathic pain, has shown potential in managing SIBs, despite limited evidence in pediatric populations thus far. It acts as a GABA analog, inhibiting voltage-dependent calcium channels. Gabapentin is generally well-tolerated, with mild adverse effects like fatigue and dizziness. In this report, we present a case detailing the use of gabapentin in a 13-year-old non-verbal male with ASD and severe SIBs. Despite extensive subspeciality evaluations and various treatments, his SIBs persisted, significantly negatively impacting his quality of life. Oral gabapentin was introduced and progressively titrated up to 600mg TID, leading to a notable reduction in the frequency and severity of SIBs within days. The patient's episodes became shorter and more manageable, with no adverse effects reported. This case highlights gabapentin's potential as an effective treatment for severe SIBs in pediatric patients with ASD, particularly when chronic pain is suspected as a contributing factor. Further research is warranted to explore its effectiveness in this population and establish guidelines for its use.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,007 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».