MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2023715301 · doi:10.1017/s0012162206001964

Trends, perinatal characteristics, and medical conditions in pervasive developmental disorders

2006· article· en· W2023715301 sur OpenAlexaff
Pascale Guillem, Christine Cans, Vincent Guinchat, M Ratel, Pierre‐Simon Jouk

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensEducation and Early Childhood Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPediatricsMedicineConfidence intervalPopulationGestational agePerinatal periodPervasive developmental disorderDemographyCongenital malformationsNeonatal intensive care unitPregnancyAutismDevelopmental disorderPsychiatryEnvironmental healthInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Our aim was to study trends in the prevalence of pervasive developmental disorders (PDD) and to quantify their association with morphogenetic anomalies and with perinatal characteristics such as gestational age, birthweight, and hospitalization in a neonatal care unit. Data from a French morbidity register of childhood disabilities with the use of consistent definitions over time within the same geographical area were analyzed. The data of a total of 454 children (312 males, 142 females) with PDD, born between 1980 and 1993 and residing in Isère county, were recorded at the age of 7 years. The overall prevalence of PDD was 22.2 out of every 10000. There was a significant increase, from 14.7 to 30.8 out of every 10 000, during the period of study. Among these children with PDD, morphogenetic anomalies were observed in 12.1% (95% confidence interval [CI] 9.3-15.5), and the hospitalization rate during the neonatal period was 22% (95% CI 17.0-27.5), which is significantly higher than the observed rates in the general population. The increase in the prevalence of PDD, the association with perinatal risk factors, and the high rate of neonatal hospitalization require further studies to investigate the reasons for and mechanisms of these developmental disorders.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,052

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations35
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDevelopmental Medicine & Child NeurologyMême sujetAutism Spectrum Disorder ResearchTravaux en français237 207