Autism comorbidities show elevated female‐to‐male odds ratios and are associated with the age of first autism diagnosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the association between the comorbidity rates in autism and sex, birth year and the age at which autism was first diagnosed and compare the relative impact of each. METHOD: Using the Danish National Patient Registry, cumulative incidences up to the age of 16 for 11 comorbid conditions (psychosis, affective disorders, anxiety disorders, conduct disorder, eating disorders, obsessive-compulsive disorder, attention-deficit hyperactivity disorder, epilepsy, tic disorders, sleep disorders or intellectual disability) were calculated for individuals with autism (N = 16,126) and non-autism individuals (N = 654,977). Individuals were further stratified based on the age at the first autism diagnoses and comorbid diagnoses up to the age of 16 were compared. RESULTS: Most comorbidities were significantly associated with birth year and sex. Female/male odds ratios for 8 of 11 comorbid conditions were up to 67% higher than the corresponding odds ratios in the non-autism population, including conditions that are generally more common in males than in females as well as conditions that are more common in females. All comorbidity rates were significantly associated with the age at the first autism diagnosis, which was a stronger predictor than sex and birth year for 8 conditions. CONCLUSIONS: Comorbidity rates for females exceed what would be expected based on the sex ratios among non-autistic individuals, indicating that the association between autism and comorbidity is stronger in females. Comorbidity rates are also highly dependent on the age at the first autism diagnosis, which may contribute to autism heterogeneity in research and clinical practice.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».