Prevalence and incidence of autism in children and adolescents in Manitoba, Canada: An updated estimate using population-based administrative health data from 2011 to 2022
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Estimates of autism prevalence are critical for informing evidence-based decisions, allocating resources, and developing effective strategies to support autistic individuals and their families. In Canada, such estimates remain limited, with the most recent population-based data on autism prevalence and incidence in Manitoba spanning 2004-2015, underscoring the need for more current data. METHODS: We used linked, whole-population administrative health and clinical data to develop a validated identification algorithm. We determined annual prevalence and incidence rates of autism among Manitoba children and adolescents aged 0-17 from 2011 to 2022, and conducted regression modelling to examine changes over time, adjusting for sex, geography, and socioeconomic variables. RESULTS: We identified 9396 children and adolescents diagnosed with autism during the study period. The prevalence of autism diagnoses was 0.58% (95% CI 0.55-0.60) in 2011 and 1.67% (95% CI 1.63-1.72) in 2022. The incidence of autism diagnoses was 0.79/1000 (95% CI 0.69-0.90) in 2011 and 3.06/1000 (95% CI 2.87-3.27) in 2022. We found statistically significant year-over-year increases in both prevalence and incidence. CONCLUSIONS: Increasing autism prevalence indicates a pressing public health need for sustained investment in specialized healthcare services and supports that promote the full inclusion of autistic people in society. Strengthening surveillance systems across Canada is essential for generating high-quality population-based data to inform policy development and resource allocation and ensuring the health and social needs of autistic people and their families are met.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».