La consommation de médicaments psychotropes chez de jeunes Québécois ayant un diagnostic de TSA : une réalité à analyser
Notice bibliographique
Résumé
Le trouble du spectre de l’autisme (TSA) s’accompagne souvent de symptômes et de comorbidités (troubles anxieux, troubles déficitaires de l’attention, troubles obsessifs compulsifs...) qui compliquent l’éducation et l’accompagnement de l’enfant ou de l’adolescent ayant un TSA. Bien que l’approche comportementale soit à privilégier, les écrits scientifiques suggèrent que le recours aux médicaments est fréquent, et ce, même si aucun médicament ne traite spécifiquement les symptômes clés du TSA. De fait, peu d’évidences dans la recherche supportent l’apport de la médication dans la réduction des comportements perturbateurs associés au TSA (Institut national d’excellence en santé et en services sociaux, 2013). De ces constats émergent deux questions : 1. Dans quelle mesure les jeunes présentant un TSA au Québec sont-ils exposés aux médicaments? 2. Quelle est l’efficacité perçue par les parents de l’usage de psychotropes chez leur enfant? Nous présenterons succinctement les résultats de deux études qui ont permis de dresser le portrait de l’usage des médicaments psychotropes auprès de jeunes Québécois présentant un TSA. Ces résultats nous ont incités à approfondir un aspect très peu documenté soit celui du point de vue des parents quant à la contribution de l’usage de psychotropes à l’amélioration du comportement de leur enfant.
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 | 0,001 | 0,006 |
| 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 | 0,004 | 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) | 0,003 | 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 ».