Month of Conception and Learning Disabilities: A Record-Linkage Study of 801,592 Children
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Learning disabilities have profound, long-lasting health sequelae. Affected children born over the course of 1 year in the United States of America generated an estimated lifetime cost of $51.2 billion. Results from some studies have suggested that autistic spectrum disorder may vary by season of birth, but there have been few studies in which investigators examined whether this is also true of other causes of learning disabilities. We undertook Scotland-wide record linkage of education (annual pupil census) and maternity (Scottish Morbidity Record 02) databases for 801,592 singleton children attending Scottish schools in 2006-2011. We modeled monthly rates using principal sine and cosine transformations of the month number and demonstrated cyclicity in the percentage of children with special educational needs. Rates were highest among children conceived in the first quarter of the year (January-March) and lowest among those conceived in the third (July-September) (8.9% vs 7.6%; P < 0.001). Seasonal variations were specific to autistic spectrum disorder, intellectual disabilities, and learning difficulties (e.g., dyslexia) and were absent for sensory or motor/physical impairments and mental, physical, or communication problems. Seasonality accounted for 11.4% (95% confidence interval: 9.0, 13.7) of all cases. Some biologically plausible causes of this variation, such as infection and maternal vitamin D levels, are potentially amendable to intervention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 découle