The Prevalence of Tourette Syndrome in Canada: A National Population-Based Study (P1.047)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The objective of this study was to determine: (1) the prevalence of TS in Canada, (2) the prevalence of TS by sex in youth (12-17) and adults, and (3) socioeconomic factors in the TS compared with the non-TS population. Background: Tourette Syndrome (TS) is a neuropsychiatric disorder characterized by motor and vocal tics. Currently, there are no published Canadian studies on the prevalence of TS and prevalence in adulthood is not well established. Methods: Canadian data on TS prevalence were derived from the Canadian Community Health Survey (CCHS) 2010 and 2011 cycles. The CCHS is a Statistics Canada population-based cross-sectional survey that collects information related to health status, health care utilization, and health determinants for Canadians. Using these data, we determined the prevalence of TS in youth (age 12-17) and adults (>18), and examined sociodemographic factors associated with TS including age, gender, education, income, and birthplace. Results: 122,884 Canadians participated in the 2010 and 2011 surveys, with 122 participants diagnosed with TS. The prevalence of TS was higher in males in both youth - 0.60[percnt] (95[percnt] CI 0.3-0.9) in males vs. 0.05[percnt] (95[percnt] CI 0.01-0.09) in females, and adults - 0.09[percnt] (95[percnt] CI 0.05-0.1) in males vs. 0.04[percnt] (95[percnt] CI 0.01-0.07) in females. Compared to the non-TS population, individuals with TS were younger, more likely male, and more likely to be born in Canada. After controlling for age and sex, the TS population was less likely to receive post-secondary education, have a job, or have an income higher than the median population income (p<0.001). Conclusion: Data on the prevalence of TS in adults is scarce as most studies focus on children. Our data demonstrate a decreasing gender ratio in adults compared to children. The data also show that TS may have long-lasting effects into adulthood on education and income.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».