Estimating the Prevalence of Fetal Alcohol Spectrum Disorder in Australia
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Fetal alcohol spectrum disorder (FASD) is caused by prenatal alcohol exposure (PAE) and characterised by severe neurodevelopmental impairment. Australian studies have reported PAE prevalence of between 14% and 78% of births. Estimating national FASD prevalence in the general population using gold-standard active case ascertainment is costly and time-consuming, and alternative approaches are required. METHODS: Using a published equation for the risk of FASD following PAE (estimated from an international meta-analysis) and a pooled estimate of PAE prevalence in Australia (from a meta-analysis of 78 studies reporting 16 large general population-based birth cohorts between 1975 and 2018), we estimated the population prevalence of FASD. Monte Carlo simulations were used to determine confidence intervals. RESULTS: Estimated FASD prevalence in the general population was 3.64% (95% confidence interval 2.91%, 4.41%). DISCUSSION AND CONCLUSIONS: The estimated FASD prevalence in the general population of Australia was comparable to that in other high-income countries (e.g., USA, Canada). Although it is likely that certain vulnerable populations have significantly higher FASD prevalence, this estimate provides a baseline estimate for the general population to inform service development and strategies for prevention of FASD and guide future research.
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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 | 0,009 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».