Prevalence of externalizing disorders and Autism Spectrum Disorders among children with Fetal Alcohol Spectrum Disorder: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Owing to their central nervous system impairments, children with Fetal Alcohol Spectrum Disorder (FASD) commonly exhibit externalizing behaviours such as hyperactivity, impulsivity, and (or) delinquency. The purpose of this study was to estimate the prevalence of neurodevelopmental disorders with prominent externalizing behaviours, namely Attention-Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD), Conduct Disorder (CD), Oppositional Defiant Disorder (ODD), as well as Autism Spectrum Disorders (ASD) among children with FASD. A comprehensive systematic literature search was performed, followed by disorder-specific random-effects meta-analyses. Of the disorders investigated, ADHD was found to be the most common co-morbid disorder among children with FASD (52.9%), followed by ODD (12.9%), CD (7.0%), and ASD (2.6%). When compared with the general population of the USA, these rates are notably higher: 15 times higher for ADHD, 2 times higher for ASD, 3 times higher for CD, and 5 times higher for ODD. The results call attention to the need for identifying a distinct neurodevelopmental profile to aid in the accurate identification of children with FASD and the discrimination of FASD from certain idiopathic neurodevelopmental disorders.
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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 | 0,006 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,018 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».