Prevalence of Pervasive Developmental Disorders in Two Canadian Provinces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although it is generally accepted that the proportion of children diagnosed with pervasive developmental disorders (PDDs) has increased in the past two decades, there is no consensus on the prevalence of these conditions. The accompanying large rise in demand for services, together with uncertainty regarding the extent to which the observed increases are due to a true change in risk, has made PDDs a major public health concern. As few data exist on the prevalence of PDDs in Canada, the aim of this study was to estimate the prevalence of diagnosed PDDs in two Canadian provinces (Manitoba and Prince Edward Island (PEI)) and compare characteristics of diagnosed cases between the two regions. To obtain the estimates, children under the age of 15 years with a PDD diagnosis who lived in either province in 2002 were identified by workers at Children’s Special Services, a provincial government program that supports children with special needs in Manitoba, and by the PEI provincial early intervention coordinator (Department of Social Services and Seniors) and special education autism coordinator (Department of Education). The findings show that the prevalence among children 1–14 years of age was 28.4 per 10,000 (95% confidence interval: 26.1–30.8) in Manitoba and 35.2 per 10,000 (95% confidence interval: 28.2–43.4) in PEI. In Manitoba, children of aboriginal identity with PDDs (8.3%) were significantly underrepresented compared with the general population of aboriginal children living off native reserves (15.6%). Sex ratio, sibling risk, and age at initial diagnosis were similar in the two provinces. These findings can serve as a baseline from which to monitor the prevalence of these conditions over time, providing valuable data for researchers, planners, and service providers.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».