Cerebral palsy and developmental intellectual disability in children younger than 5 years: Findings from the GBD-WHO Rehabilitation Database 2019
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Children with developmental disabilities are associated with a high risk of poor school enrollment and educational attainment without timely and appropriate support. Epidemiological data on cerebral palsy and associated comorbidities required for policy intervention in global health are lacking. This paper set out to report the best available evidence on the global and regional prevalence of cerebral palsy (CP) and developmental intellectual disability and the associated "years lived with disability" (YLDs) among children under 5 years of age in 2019. Methods: We analyzed the collaborative 2019 Rehabilitation Database of the Global Burden of Disease (GBD) Study and World Health Organization for neurological and mental disorders available for 204 countries and territories. Point prevalence and YLDs with 95% uncertainty intervals (UI) are presented. Results: Globally, 8.1 million (7.1-9.2) or 1.2% of children under 5 years are estimated to have CP with 16.1 million (11.5-21.0) or 2.4% having intellectual disability. Over 98% resided in low-income and middle-income countries (LMICs). CP and intellectual disability accounted for 6.5% and 4.5% of the aggregate YLDs from all causes of adverse health outcomes respectively. African Region recorded the highest prevalence of CP (1.6%) while South-East Asia Region had the highest prevalence of intellectual disability. The top 10 countries accounted for 57.2% of the global prevalence of CP and 62.0% of the global prevalence of intellectual disability. Conclusion: Based on this Database, CP and intellectual disability are highly prevalent and associated with substantial YLDs among children under 5 years worldwide. Universal early detection and support services are warranted, particularly in LMICs to optimize school readiness for these children toward inclusive education as envisioned by the United Nations' Sustainable Development Goals.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».