Prevalence of Autism Spectrum Disorders in a Total Population Sample
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Experts disagree about the causes and significance of the recent increases in the prevalence of autism spectrum disorders (ASDs). Limited data on population base rates contribute to this uncertainty. Using a population-based sample, the authors sought to estimate the prevalence and describe the clinical characteristics of ASDs in school-age children. METHOD: The target population was all 7- to 12-year-old children (N=55,266) in a South Korean community; the study used a high-probability group from special education schools and a disability registry and a low-probability, general-population sample from regular schools. To identify cases, the authors used the Autism Spectrum Screening Questionnaire for systematic, multi-informant screening. Parents of children who screened positive were offered comprehensive assessments using standardized diagnostic procedures. RESULTS: The prevalence of ASDs was estimated to be 2.64% (95% CI=1.91-3.37), with 1.89% (95% CI=1.43-2.36) in the general-population sample and 0.75% (95% CI=0.58-0.93) in the high-probability group. ASD characteristics differed between the two groups: the male-to-female ratios were 2.5:1 and 5.1:1 in the general population sample and high-probability group, respectively, and the ratios of autistic disorders to other ASD subtypes were 1:2.6 and 2.6:1, respectively; 12% in the general-population sample had superior IQs, compared with 7% in the high-probability group; and 16% in the general-population sample had intellectual disability, compared with 59% in the high-probability group. CONCLUSIONS: Two-thirds of ASD cases in the overall sample were in the mainstream school population, undiagnosed and untreated. These findings suggest that rigorous screening and comprehensive population coverage are necessary to produce more accurate ASD prevalence estimates and underscore the need for better detection, assessment, and services.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».