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Enregistrement W2746656553 · doi:10.1001/jamapediatrics.2017.1919

Global Prevalence of Fetal Alcohol Spectrum Disorder Among Children and Youth

2017· review· en· W2746656553 sur OpenAlexaff
Shannon Lange, Charlotte Probst, Gerrit Gmel, Jürgen Rehm, Larry Burd, Svetlana Popova

Notice bibliographique

RevueJAMA Pediatrics · 2017
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePrenatal Substance Exposure Effects
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthPublic Health OntarioUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePopulationMEDLINEFetal Alcohol Spectrum DisorderPrevalenceEnvironmental healthDemographyPediatricsPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Prevalence estimates are essential to effectively prioritize, plan, and deliver health care to high-needs populations such as children and youth with fetal alcohol spectrum disorder (FASD). However, most countries do not have population-level prevalence data for FASD. Objective: To obtain prevalence estimates of FASD among children and youth in the general population by country, by World Health Organization (WHO) region, and globally. Data Sources: MEDLINE, MEDLINE in process, EMBASE, Education Resource Information Center, Cumulative Index to Nursing and Allied Health Literature, Web of Science, PsychINFO, and Scopus were systematically searched for studies published from November 1, 1973, through June 30, 2015, without geographic or language restrictions. Study Selection: Original quantitative studies that reported the prevalence of FASD among children and youth in the general population, used active case ascertainment or clinic-based methods, and specified the diagnostic guideline or case definition used were included. Data Extraction and Synthesis: Individual study characteristics and prevalence of FASD were extracted. Country-specific random-effects meta-analyses were conducted. For countries with 1 or no empirical study on the prevalence of FASD, this indicator was estimated based on the proportion of women who consumed alcohol during pregnancy per 1 case of FASD. Finally, WHO regional and global mean prevalence of FASD weighted by the number of live births in each country was estimated. Main Outcomes and Measures: Prevalence of FASD. Results: A total of 24 unique studies including 1416 unique children and youth diagnosed with FASD (age range, 0-16.4 years) were retained for data extraction. The global prevalence of FASD among children and youth in the general population was estimated to be 7.7 per 1000 population (95% CI, 4.9-11.7 per 1000 population). The WHO European Region had the highest prevalence (19.8 per 1000 population; 95% CI, 14.1-28.0 per 1000 population), and the WHO Eastern Mediterranean Region had the lowest (0.1 per 1000 population; 95% CI, 0.1-0.5 per 1000 population). Of 187 countries, South Africa was estimated to have the highest prevalence of FASD at 111.1 per 1000 population (95% CI, 71.1-158.4 per 1000 population), followed by Croatia at 53.3 per 1000 population (95% CI, 30.9-81.2 per 1000 population) and Ireland at 47.5 per 1000 population (95% CI, 28.0-73.6 per 1000 population). Conclusions and Relevance: Globally, FASD is a prevalent alcohol-related developmental disability that is largely preventable. The findings highlight the need to establish a universal public health message about the potential harm of prenatal alcohol exposure and a routine screening protocol. Brief interventions should be provided, where appropriate.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,041

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0110,011
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,285 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations657
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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