‘Ferritin as an indicator of suspected iron deficiency in children with autism spectrum disorder: prevalence of low serum ferritin concentration’
Notice bibliographique
Résumé
their BMI.Stress is also thought to affect menarche, but due to the highly subjective nature of this phenomenon, it is difficult to study.Given that our study included no clinical controls, our results could reflect stress associated with having a clinical condition.Females with cerebral palsy and females with severe cognitive impairment may also have delayed puberty.7,8 However, females with Down syndrome experience menarche at an earlier age than the general population.Age of menarche shows no deviation in fragile X syndrome.9 The factors producing this variation across conditions merit further study, but may include activity level (acting through BMI) as well as physiological factors specific to the conditions.Individuals with clinical conditions may have taken medications which alter their metabolic or endocrine status, thereby affecting timing of menarche.In conclusion we found a significant minority of women with autism have an extremely late onset of menarche.We have since been contacted by another woman with autism who, at the age of 26, has never experienced menarche.Even excluding these extreme cases, menarche was delayed in women with ASC compared with age-matched controls by 8 months.Whilst intriguing, our findings are limited in that they included only a single ethnic group and relied on participants recalling their age at menarche and self-reporting exclusionary clinical conditions; the study was also of a relatively small sample size.A comprehensive study of pubertal development, which takes account of nutritional status, medication, and other variables relevant to pubertal development in women with ASC, is needed before any strong conclusions can be drawn.Our results suggest that such a study would be worthwhile.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».