46 Micronutrient deficiencies in children and youth with autism spectrum disorder: Findings from a national surveillance study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Children and youth with autism spectrum disorder (ASD) may be at risk of micronutrient deficiencies secondary to feeding problems such as limited dietary repertoire and high-frequency single food intake. The epidemiology of micronutrient deficiencies in the paediatric ASD population has not been studied. Objectives To determine minimum incidence, clinical characteristics, and health care utilization for four micronutrient deficiencies in children and youth with ASD in Canada: (1) vitamin A deficiency/xerophthalmia, (2) scurvy, (3) severe, symptomatic vitamin D deficiency, and (4) severe iron-deficiency anemia. Design/Methods We conducted a study via the Canadian Paediatric Surveillance Program, an active, population-based surveillance platform, between January 2020 and December 2022. More than 2,500 paediatricians and paediatric subspecialists were asked, monthly, to report cases of children and youth <18 years of age with ASD and one or more of the micronutrient deficiencies under surveillance. Case information was obtained via a detailed clinical questionnaire. Descriptive statistics were used to summarize the data. For average yearly minimum incidence estimates, we used case counts over the 3 year surveillance period, 2021 census data and recent ASD prevalence estimates (2% of children/youth aged 1 to 17 years living in private dwellings in Canada). Results Twenty-seven children and youth met the case definition (most male; median age 7.7 years, range 1.8–14.9 years). Multiple deficiencies were diagnosed concurrently in 9/27 (33%). Minimum incidence, per 100,000 children and youth with ASD per year, was 5.1 for scurvy (17 diagnoses); 3.0 for severe iron deficiency anemia (10 diagnoses); 2.1 for severe, symptomatic vitamin D deficiency (7 diagnoses); and <1 for vitamin A deficiency/xerophthalmia (<5 diagnoses). Restricted diet/limited food repertoire, attributed to the patient, was universal (27/27). Number of different foods in the patient’s diet was <10 in nearly all (20/23, 87%). Most patients were non-verbal (19/27, 70%) and of normal weight (18/26, 69%). Two-thirds (18/27, 67%) were admitted to hospital (median duration 8 days, range 3–32 days). One-third (9/27, 33%) underwent an invasive procedure as part of their diagnostic workup. Conclusion This surveillance study represents the first population-level examination of the epidemiology of micronutrient deficiencies in children and youth with ASD. Results suggest that micronutrient deficiencies in ASD are rare but clinically important, leading not infrequently to hospital admission and invasive investigations. Clinical characteristics of cases should inform anticipatory guidance and prevention efforts tailored to the paediatric ASD population.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».