Factors affecting the age at diagnosis of autism spectrum disorders in Nova Scotia, Canada
Notice bibliographique
Résumé
While early diagnosis of autism spectrum disorders (ASD) is essential for ensuring timely access to early intervention services, there is limited existing literature investigating factors that delay this diagnosis. This population-based cohort study explored the age at which children in Nova Scotia, Canada, are diagnosed with ASDs and the factors associated with this age. Children diagnosed with an ASD between January 1992 and December 2005 were identified from a cohort of live births in the province between 1990 and 2002. Demographic and clinical variables were extracted from population-based perinatal and administrative health databases and evaluated as predictors of age at ASD diagnosis. Of 122,759 live births, 884 cases of ASDs were identified during the study period. The median age at diagnosis within the cohort was 4.6 years. In adjusted linear regression analysis, a one year increase in maternal age at delivery was associated with a 0.06 decrease in age at ASD diagnosis (p= .0007). Children who were residents of Halifax County received their diagnoses 0.52 years later than residents of other counties (p= .0054). A diagnosis of attention-deficit/hyperactivity disorder (ADHD) was associated with a 1.29-year increase in age at diagnosis (p< .0001). These results suggest that potential exists for improving early detection of ASDs in the province. Future research in this field has the potential to contribute to our understanding of the causal pathways linking the demographic and clinical variables we have identified and the age at diagnosis of ASDs.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».