Análise da prevalência do Transtorno do Espectro Autista em crianças nos últimos 10 anos
Notice bibliographique
Résumé
Objetivo: Analisar os dados epidemiológicos disponíveis na literatura científica entre os anos de 2013 e 2023, visando compreender o possível aumento da prevalência do Transtorno do Espectro Autista (TEA). Revisão bibliográfica: O autismo é um transtorno caracterizado pelo prejuízo na interação social, dificuldade de comunicação e comportamento repetitivo, apresentando diferentes necessidades e níveis de suporte. Com a leitura dos artigos selecionados, foi construído uma linha raciocínio, buscando dados e compreendendo sua etiologia, sintomatologia e diagnóstico. Visto isso, com o decorrer dos estudos foram encontrados números que confirmam o aumento da prevalência do autismo no âmbito mundial, entretanto ainda há dúvidas acerca da causa, os autores conflitam entre exposição a fatores de risco, limitação nas pesquisas, falta de um padrão diagnóstico, entre outros motivos que possam explicar o crescente demanda clínica do autismo. Considerações finais: Pode se considerar que são necessários mais estudos na área, para compreender quais as regiões e populações com maior prevalência e quais as variáveis que levam ao aumento do diagnóstico de TEA.
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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 | 0,005 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».