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Notice bibliographique
Résumé
SSRI treatment for under-18s Let me see if I’ve got this straight. In-dustry bias in reporting the results of trials of selective serotonin reuptake inhibitors (SSRIs) is probable,1 although an employee of a multinational drug company in another country doubts that this is so.2 Another therapist (the author of a book reviewed in CMAJ) feels that mental illness has become far too com-mercialized (and the reviewer notes that, for pointing this out, the book’s author has been personally maligned).3 Data are lacking because they are not known (be-cause of a globally inadequate system for reporting adverse drug reactions4), are not available (because they have not been published5) or cannot be discussed by physicians who have engaged in nondisclosure contracts.6 SSRIs may be associated with an incidence of serious side effects (including withdrawals) of up to 25%, and the placebo response rate can be as high as 40 % to 60%, although there may be a 70 % response rate on some criteria of depression.6 There is no evidentiary basis to prescribe or not pre-scribe SSRIs in patients under 18 years of age, and, either way, all of these uses are “off label ” for patients in this age group. Furthermore, no clear leadership position is evident among child psychia-trists, almost all of whom are aligned with this controversy in some way. As a personal standard, I try never to complain without offering some con-structive suggestion. Having perused a selection of the currently available world literature on this topic, my im-pression is that SSRIs should be used with caution in this age group, and only as a last resort, after the failure of all other obvious psychosocial and envi-ronmental interventions, and with close attention to symptoms of mood insta-bility (serious adverse behavioural and emotional reactions including agitation, irritability, behavioural disinhibition and suicidality).
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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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,779 | 0,617 |
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; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».