Estimates of the prevalence of autism spectrum disorder in the Middle East and North Africa region: A systematic review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Prevalence estimates for autism spectrum disorder (ASD) in the Middle East and North Africa (MENA) region are not readily available, amid a lack of recent evidence. In this study, we estimated the prevalence of ASD in the MENA region by synthesising evidence from published studies. We conducted a systematic review and meta-analysis, searching PubMed, EMBASE, Scopus, and CINAHL for studies assessing ASD prevalence in the MENA region. Risk of bias was assessed using the Newcastle Ottawa scale. A bias-adjusted inverse variance heterogeneity meta-analysis model was used to synthesize prevalence estimates from included studies. Cochran’s Q statistic and the I 2 statistic were used to assess heterogeneity, and publication bias assessed using funnel and Doi plots. Of 3,739 studies identified, 19 met the inclusion criteria, published during the period 2007–2025, from Iran, Oman, Libya, Egypt, Saudi Arabia, Lebanon, United Arab Emirates, Bahrain, and Qatar, Iraq. Country specific prevalence estimates ranged from 0.01% in Oman in 2009 to 6.50% in one study from Iraq in 2024. The overall prevalence of ASD in the MENA region was 0.14% (95%CI 0.02– 0.36%), with significant heterogeneity (I 2 = 99.8%). Overall ASD prevalence was 0.04% (95%CI 0.00–0.13, I 2 = 99.4%) for studies done before 2015 and 0.45% (95%CI 0.17–0.87, I 2 = 99.4%) for studies after 2015. Overall ASD prevalence was high in studies that used the Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT) only [1.66% (95%CI 0.15–4.33, I 2 = 97.5%)] while the overall ASD prevalence was 0.14% (95%CI 0.00-0.46, I 2 = 99.9%) for studies that used the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition (DSM-IV) criteria for diagnosis. Estimates of the prevalence of ASD vary widely across the MENA region, with variability in ASD prevalence estimates by diagnostic methods and sampling approaches. While the data suggest a possible increase in prevalence during the study period, this observation warrants further investigation through more robust, longitudinal, and methodologically consistent studies. PROSPERO registration ID CRD42024499837.
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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 | 0,024 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,019 | 0,047 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».