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Enregistrement W2902776092 · doi:10.3389/fpsyt.2018.00635

A 16-Year Cohort Analysis of Autism Spectrum Disorder-Associated Morbidity in a Pediatric Population

2018· article· en· W2902776092 sur OpenAlexaffabout
David Cawthorpe

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychiatry · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueAutism Spectrum Disorder Research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCohortPediatricsPopulationOdds ratioAutismAutism spectrum disorderMedical diagnosisCohort studyPsychiatryInternal medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction This chapter presents the analysis of 16-year physician-diagnosed International Classification of Diseases (ICD version 9) disorders and diseases associated with autism spectrum disorders (ASD) in a pediatric cohort. Materials and Methods The sample (n = 47180; 62% male) consisted of children in the Alberta Health Services Calgary Health Region catchment under the age of three years, who received any physician-assigned ICD 9 diagnosis before the age of three between April 1993 and December 31, 1994. There were 111 females and 609 males with ASD diagnosed at any time between 1993 and 2010. The results detail the 16-year odds ratio (OR) associations of ASD diagnosis within the major classes of international classification of diseases (ICD 9) stratified by age and sex in the cohort. Further, for those suffering from ASD and any other disorder or disease, the analysis presents by sex, age, and duration, the proportions of all index physician-assigned ICD diagnoses, arising significantly before and after the index ASD diagnosis. Results The rate of treated ASD in the cohort was 1 in 65 and the 16-year population rate of ASD was 62 per 10000. For males with an ASD over the 16 year period, the ORs were significantly greater than the value one for 15 of the 17 main ICD classes and for 10 of the main ICD classes for females. Different age strata presented a more specific account of the main ICD class OR profiles. More specifically, 28 ICD disorders significantly preceded and 95 ICD disorders significantly followed ASD for females. Thirty-eight ICD disorders significantly preceded and 234 ICD disorders significantly followed ASD for males. Conclusions The results largely confirm the results of past studies focusing on more constrained sets of ASD morbidity. The age-stratified ORs gauge the order of risk in time for the cohort. The proportions of specific ICD disorders arising before and after ASD may be useful in respect to informing basic ASD research and ASD clinical management. Limitations are discussed.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,123

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations16
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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