Trends, perinatal characteristics, and medical conditions in pervasive developmental disorders
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».