Prevalence of Fetal Alcohol Spectrum Disorders in Child Care Settings: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Children often enter a child-care system (eg, orphanage, foster care, child welfare system) because of unfavorable circumstances (eg, maternal alcohol and/or drug problems, child abuse/neglect). Such circumstances increase the odds of prenatal alcohol exposure, and thus this population can be regarded as high risk for fetal alcohol spectrum disorders (FASD). The primary objective was to estimate a pooled prevalence for fetal alcohol syndrome (FAS) and FASD in various child-care systems based on data from existing studies that used an active case ascertainment method. METHODS: A systematic literature review, using multiple electronic bibliographic databases, and meta-analysis of internationally published and unpublished studies that reported the prevalence of FAS and/or FASD in all types of child-care systems were conducted. The pooled prevalence estimates and 95% confidence intervals (CIs) were calculated by using the Mantel-Haenszel method, assuming a random effects model. Sensitivity analyses were performed for studies that used either passive surveillance or mixed methods. RESULTS: On the basis of studies that used active case ascertainment, the overall pooled prevalence of FAS and FASD among children and youth in the care of a child-care system was calculated to be 6.0% (60 per 1000; 95% CI: 38 to 85 per 1000) and 16.9% (169 per 1000; 95% CI: 109 to 238 per 1000), respectively. CONCLUSIONS: The results confirm that children and youth housed in or under the guardianship of the wide range of child-care systems constitute a population that is high-risk for FASD. It is imperative that screening be implemented in these at-risk populations.
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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 | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,066 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».