La consommation de médicaments psychotropes chez de jeunes Québécois ayant un diagnostic de TSA : une réalité à analyser
Bibliographic record
Abstract
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.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.004 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.003 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".