Large increase in <scp>ASD</scp> prevalence in <scp>Israel</scp> between 2017 and 2021
Notice bibliographique
Résumé
Accurate estimation of annual changes in autism spectrum disorders (ASD) prevalence is critical for planning the expansion of diagnostic, education, and intervention services at an adequate rate. Previous studies from Israel have reported that ASD prevalence among 8-year-old children has increased from estimates of 0.3% in 2008 to 0.65% in 2015 and 1.3% in 2018. Here, we analyzed data acquired from the National Insurance Institute of Israeli (NII), a governmental organization that approves and monitors all ASD children who receive welfare services in Israel, and Clalit Health Services (CHS), the largest Health Maintenance Organization in Israel that provides health services to ~52% of the population. Data from both sources included annual data files from 2017 to 2021 containing the number of ASD cases per year of birth for 1-17-year-old children. This allowed us to estimate annual ASD prevalence among 3.5 million children born between 2000 and 2020 in Israel. Both data sources revealed a nearly two-fold increase in ASD prevalence among 1-17-year-old children from 2017 to 2021. Estimated prevalence rates differed across age groups with 2-3-year-old (day-care) children increasing from 0.27% to 1.19% (>4 fold change), 4-6-year-old (pre-school) children increasing from 0.8% to 1.83%, and 8-year-old children increasing from 0.82% to 1.56% in NII data. These results demonstrate that autism prevalence continues to increase in Israel with a shift towards diagnosis at earlier ages. These findings highlight the challenge facing health and education service providers in meeting the needs of a rapidly growing autism population.
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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 | 0,007 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,002 |
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 ».