A Comparison of Prenatal Exposures in Children with and Without a Diagnosis of Autism Spectrum Disorder
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The current study was a case-control, focused on the presence of environmental exposures during pregnancy in mothers of children diagnosed with autism spectrum disorder (ASD) and children who were not. Exposures investigated included: acetaminophen/paracetamol use, air pollution, fever, smoking, parental age, maternal diabetes, prenatal vitamin use, workplace exposures, recreational drug use, seafood consumption, obesity, and maternal thyroid issues. Two-hundred and fifteen mothers of children (107 with ASD and 108 without ASD) aged 0-10 years participated in a telephone survey regarding prenatal exposures followed by a chart review. Data were analyzed with a series of univariate tests and a multivariate logistic regression. Univariate analyses showed correlation for the presence of siblings with ASD, presence of family members with ASD, maternal use of medications and maternal smoking during pregnancy; and child's gestational age at the start of prenatal vitamins with a diagnosis of ASD. Multivariate logistic regression analysis demonstrated an association with the use of medications (although specific medications could not be delineated due to small sample size), smoking, and gestational age at the start of prenatal vitamins. These preliminary results suggest that certain prenatal exposures (medication use, smoking, and gestational age at the start of prenatal vitamins) may be associated with a later diagnosis of ASD. Future research should be conducted with larger sample sizes and control for potentially confounding factors. Working towards an understanding of factors that come together to create or prevent a diagnosis of autism will be helpful for families, physicians, and allocating government resources.
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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) | 0,000 | 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 découle