Second-Generation Antipsychotics for the Treatment of Disruptive Behaviour Disorders in Children: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The use of second-generation antipsychotics (SGAs) in youth has increased considerably. Increases are mainly attributable to treatment of disruptive behaviour disorders (DBDs). Our objective was to review the evidence regarding the efficacy of SGAs for DBDs in youth. METHOD: We performed a systematic review of all randomized controlled trials (RCTs) of SGAs and placebo for the treatment of DBDs in youth, focusing on efficacy data. RESULTS: Eight RCTs in youth with DBDs were included. Five RCTs evaluated the use of risperidone in youth with the combination of subaverage-borderline IQ and disruptive behaviour-aggression. Single RCTs evaluated the use of risperidone for treatment-resistant aggression in attention-deficit hyperactivity disorder and for the treatment of conduct disorder (CD), and a single RCT evaluated the use of quetiapine for adolescent CD. The efficacy results of each of these studies are described. CONCLUSION: Four placebo-controlled studies support the short-term efficacy of low-dose risperidone in youth with a subaverage IQ. Placebo-controlled evidence is weak or nonexistent for SGAs other than risperidone, and is weak in youth with an average IQ. Multiple factors likely account for the disconnect between this limited evidence base and the frequent use of SGAs for DBDs in clinical practice. These include extrapolation from studies in youth with autism or a subaverage IQ to normally developing youth; ease of SGA titration and the mistaken perception that little monitoring is required; unavailability of psychosocial treatments; limited familiarity with other pharmacological options; clinical and cultural norms; and the influence of the pharmaceutical industry.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».