Temporal and Geographical Variability of Prevalence and Incidence of Autism Spectrum Disorder Diagnoses in Children in Catalonia, Spain
Notice bibliographique
Résumé
This study aims to estimate the prevalence of autism spectrum disorders (ASD) in 2017 and the ASD diagnosis incidence between 2009 and 2017 in children living in Catalonia region in Spain, and their temporal and geographical variability. We used administrative data for all children aged 2-17 years who were insured in the public Catalan Health System between 2009 and 2017. We identified all ASD cases diagnosed between 2009 and 2017 (ICD-9 codes 299.0, 299.1, 299.8, and 299.9). We estimated the ASD prevalence in 2017 and the overall annual incidence between 2009 and 2017, then stratified by sex, age group, and healthcare area. We used Poisson regression models to assess temporal trends in the incidence and mixed-effects Poisson regression models to assess geographical variability. We observed an ASD prevalence of 1.23% (95% confidence interval [CI] 1.21-1.25) in 2017, with 1.95% (95% CI 1.92-1.99) for boys and 0.46% (95% CI 0.44-0.48) for girls, the highest prevalence being in 11- to 17-year-olds (1.80%, 95% CI 1.76-1.83). The ASD diagnosis incidence increased from 0.07% (95% CI 0.06-0.09) in 2009 to 0.23% (95% CI 0.21-0.24) in 2017, with a higher increase in girls, and in children aged 2-5 years at the time of diagnosis. We only observed geographical differences in prevalence in the 2017 data. We also detected a threefold increase in the diagnosis incidence overall, which was even more pronounced in girls and at early ages. In conclusion, the ASD prevalence observed in this study was 1.23% in 2017, with a sex ratio of 4.5 in favor of boys, which is consistent with previous studies. Autism Res2019. © 2019 International Society for Autism Research, Wiley Periodicals, Inc. LAY SUMMARY: Autism spectrum disorders (ASD) are currently well known in our society as one of the most common neurodevelopmental disorders during childhood. The results of our study showed that, in 2017 in Catalonia, slightly more than one in a 100 children had an ASD diagnosis, it was more common in boys than in girls, and also in older children. In addition, between 2009 and 2017, we observed an increase in the number of new cases diagnosed each year. The data presented in this study will assist in planning and evaluating the needs of health services in this geographical region.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».