Identifying fetal alcohol spectrum disorder among South African children at aged 1 and 5 years
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Fetal Alcohol Spectrum Disorders (FASD) are a global health concern. Early intervention mitigates deficits, yet early diagnosis remains challenging. We examined whether children can be screened and meet diagnoses for FASD at 1.5 years compared to 5 years post-birth. METHODS: A population cohort of pregnant women in 24 neighborhoods (N = 1258) was recruited and 84.5 %-96 % were reassessed at two weeks post-birth, 0.5 years, 1.5 years, 3 years, and 5 years later. A two-step process was followed to diagnose FASD; first, a paraprofessional screened the children and then a physician evaluated the child. We evaluated FASD symptoms at 1.5 vs. 5 years. We also examined maternal differences in children receiving a positive FASD screening (n = 160) with those who received a negative FASD screening. RESULTS: Screening positive for FASD more than doubled from 1.5 years to 5 years (from 6.8 % to 14.8 %). About one quarter of children who screened positive and were evaluated by a physician, were diagnosed as having a FASD. However, half did not complete the 2nd stage screening. Compared to mothers of children with a negative FASD screening, mothers of children with a positive FASD screening were less likely to have a high school education and more likely to have lower incomes, have experienced interpersonal partner violence, and have a depressed mood. Mothers of children who did not follow up for a 2nd stage physician evaluation were more like to live in informal housing compared to those who followed-up (81.3 % vs. 62.5 %, p = 0.014). CONCLUSIONS: We found that children can be screened and diagnosed for FASD at 1.5 and 5 years. As FASD characteristics develop over time, repeated screenings are necessary to identify all affected children and launch preventive interventions. Referrals for children to see a physician to confirm diagnosis and link children to care remains a challenge. Integration with the primary healthcare system might mitigate some of those difficulties.
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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) | 0,000 | 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 ».