Monitoring Psychotropic Medication Influence on Disruptive Behaviour in Persons with Intellectual and Developmental Disabilities
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Demographic research suggests that up to 50% of persons with intellectual and developmental \ndisabilities engage in disruptive behaviour (Sheehan et al., 2015). Psychopharmacological \ninterventions are an oft applied treatment approach. Unfortunately, efficacy research on this topic \nis relatively limited, especially applied behavioural pharmacology research aimed at monitoring \nand evaluating the behavioural effects of psychotropic medication in this clinical population \n(Khokhar et al., 2023). Behaviour analysts often conduct a functional analysis to uncover \nbehaviour function as this assessment approach permits the systematic examination of the \nrelationship between disruptive behaviour and environmental events. Theory around how \npsychotropic medications may be affecting behaviour suggests that functional analyses may \nfacilitate revealing drug-behaviour interactions. Thus, the proposed study explored the \nbehavioural effects of clinically-indicated psychotropic medication changes in 10 adults with \nintellectual and developmental disabilities who engaged in disruptive behaviour and were \nprescribed psychotropic medication. Repeat functional analyses were conducted across regular \nand PRN phases to monitor changes in behaviour function and rate. Evidently, 47.82% of the \nregular medication phase comparisons were associated with function stability, while 36.36% of \nthe PRN phase comparisons were associated with function stability. An odds ratio coefficient of \n0.62 (95% CI: 0.14-2.73) indicated function changes across PRN medication phases were more \nlikely. Effect sizes were generated to examine the magnitude of change in disruptive behaviour. \nMean absolute effect size results for the PRN and regular medication phases (0.32 and 0.67, \nrespectively) suggest there may be a noteworthy difference across the two conditions. Clinical \nimplications, study strengths and limitations are discussed.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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)
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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 découle