Prevalence of fetal alcohol syndrome in a population‐based sample of children living in remote <scp>A</scp>ustralia: The <scp>L</scp>ililwan Project
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Aboriginal leaders concerned about high rates of alcohol use in pregnancy invited researchers to determine the prevalence of fetal alcohol syndrome (FAS) and partial fetal alcohol syndrome (pFAS) in their communities. METHODS: Population-based prevalence study using active case ascertainment in children born in 2002/2003 and living in the Fitzroy Valley, in Western Australia (April 2010-November 2011) (n = 134). Socio-demographic and antenatal data, including alcohol use in pregnancy, were collected by interview with 127/134 (95%) consenting parents/care givers. Maternal/child medical records were reviewed. Interdisciplinary assessments were conducted for 108/134 (81%) children. FAS/pFAS prevalence was determined using modified Canadian diagnostic guidelines. RESULTS: In 127 pregnancies, alcohol was used in 55%. FAS or pFAS was diagnosed in 13/108 children, a prevalence of 120 per 1000 (95% confidence interval 70-196). Prenatal alcohol exposure was confirmed for all children with FAS/pFAS, 80% in the first trimester and 50% throughout pregnancy. Ten of 13 mothers had Alcohol Use Disorders Identification Test scores and all drank at a high-risk level. Of children with FAS/pFAS, 69% had microcephaly, 85% had weight deficiency and all had facial dysmorphology and central nervous system abnormality/impairment in three to eight domains. CONCLUSIONS: The population prevalence of FAS/pFAS in remote Aboriginal communities of the Fitzroy Valley is the highest reported in Australia and similar to that reported in high-risk populations internationally. Results are likely to be generalisable to other age groups in the Fitzroy Valley and other remote Australian communities with high-risk alcohol use during pregnancy. Prevention of FAS/pFAS is an urgent public health challenge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».