Foetal alcohol spectrum disorder in Aotearoa, New Zealand: Estimates of prevalence and indications of inequity
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Foetal alcohol spectrum disorder (FASD) is 100% caused by alcohol. The lifelong disability caused by prenatal alcohol exposure cannot be reversed. Lack of reliable national prevalence estimates of FASD is common internationally and true of Aotearoa, New Zealand. This study modelled the national prevalence of FASD and differences by ethnicity. METHODS: FASD prevalence was estimated from self-reported data on any alcohol use during pregnancy for 2012/2013 and 2018/2019, combined with risk estimates for FASD from a meta-analysis of case-ascertainment or clinic-based studies in seven other countries. A sensitivity analysis using four more recent active case ascertainment studies was performed to account for the possibility of underestimation. RESULTS: We estimated FASD prevalence in the general population to be 1.7% (95% confidence interval [CI] 1.0%; 2.7%) in the 2012/2013 year. For Māori, the prevalence was significantly higher than for Pasifika and Asian populations. In the 2018/2019 year, FASD prevalence was 1.3% (95% CI 0.9%; 1.9%). For Māori, the prevalence was significantly higher than for Pasifika and Asian populations. The sensitivity analysis estimated the prevalence of FASD in the 2018/2019 year to range between 1.1% and 3.9% and for Māori, from 1.7% to 6.3%. DISCUSSION AND CONCLUSIONS: This study used methodology from comparative risk assessments, using the best available national data. These findings are probably underestimates but indicate a disproportionate experience of FASD by Māori compared with some ethnicities. The findings support the need for policy and prevention initiatives to support alcohol-free pregnancies to reduce lifelong disability caused by prenatal alcohol exposure.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 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 | 0,000 |
| 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 ».