Maternal migration and autism risk: Systematic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Autism (AUT) is one of the most prevalent developmental disorders emerging during childhood, and can be amongst the most incapacitating mental disorders. Some individuals with AUT require a lifetime of supervised care. Autism Speaks reported estimated costs for 2012 at £34 billion in the UK; and $3.2 million-$126 billion in the US, Australia and Canada. Ethnicity and migration experiences appear to increase risks of AUT and relate to underlying biological risk factors. Sociobiological stress factors can affect the uterine environment, or relate to stress-induced epigenetic changes during pregnancy and delivery. Epigenetic risk factors associated with AUT also include poor pregnancy conditions, low birth weight, and congenital malformation. Recent studies report that children from migrant communities are at higher risk of AUT than children born to non-migrant mothers, with the exception of Hispanic children. This paper provides the first systematic review into prevalence and predictors of AUT with a particular focus on maternal migration stressors and epigenetic risk factors. AUT rates appear higher in certain migrant communities, potentially relating to epigenetic changes after stressful experiences. Although AUT remains a rare disorder, failures to recognize its public health urgency and local community needs continue to leave certain cultural groups at a disadvantage.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».