Infant Vaccine Scheduling Intensity and Autism Incidence: A Preliminary Cross-National Analysis to Guide Public Health Policy
Notice bibliographique
Résumé
This study explores the association between early-life vaccine scheduling intensity and autism prevalence across 12 high-income countries, aiming to inform evidence-based public health policy. We examined whether the number and timing of vaccine doses administered to infants under one year correlate with standardized autism incidence rates. Using cross-national data from countries with comparable healthcare systems and diagnostic standards, we applied descriptive statistics, partial correlations (controlling for overall vaccination coverage), and multivariate regression models. Nations with higher autism prevalence (USA, Canada, Australia, Japan, South Korea, Singapore) averaged 15 vaccine types and 20 doses for infants ≤1 year, whereas lower-prevalence countries (Norway, Denmark, Finland, Italy, Sweden, UK) averaged 8 vaccines and 9 doses. Partial correlations revealed strong positive associations between autism prevalence and both vaccine types (r = 0.87, p < 0.001) and doses (r = 0.79, p < 0.01). Regression analysis indicated that a 1% increase in vaccine types corresponded to a 0.47% increase in autism prevalence (p = 0.001), explaining 81% of variance. While these findings do not establish causality, they identify patterns warranting further investigation. For practitioners and policymakers, these results underscore the importance of evaluating vaccine scheduling strategies alongside developmental outcomes. More gradual schedules, as observed in countries with lower autism prevalence, may merit consideration in future research and policy discussions to optimize neurodevelopment while maintaining high immunization coverage. This study provides actionable insights for disease prevention and health promotion professionals seeking to balance immunization goals with long-term child health outcomes.
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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 | 0,008 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».