Prevalence and Correlates of Autism Spectrum Disorders in Quebec
Notice bibliographique
Résumé
To estimate the prevalence, comorbidities, and service use of people with autism spectrum disorders (ASDs) based on data from Quebec Integrated Chronic Diseases Surveillance System (QICDSS).We included all residents up to age 24 eligible for health plan coverage who were in Quebec for at least 1 day from January 1, 1996, to March 31, 2015. To be considered as having an ASD, an individual had to have had at least 1 physician claim or hospital discharge abstract from 2000 to 2015 indicating one of the following ASD diagnosis codes: ICD-9 codes 299.0 to 299.9 or their ICD-10 equivalents.The QICDSS shows that the prevalence of ASD has risen steadily over the past decade to approximately 1.2% ( n = 16,940) of children and youths aged 1 to 17 years in 2014 to 2015. The same prevalence was obtained using Ministry of Education data. Common medical comorbidities included congenital abnormalities of the nervous system, particularly in the first year of life. Psychiatric comorbidity was much more highly prevalent, especially common mental disorders like anxiety and attention-deficit/hyperactivity disorder. Children and youths with ASDs made on average 2.3 medical visits per year compared with 0.2 in the general population. Between 18 and 24 years old, the mental health needs of individuals with ASDs were met less by medical specialists and more by general practitioners.Information derived from this database could support and monitor development of better medical services coordination and shared care to meet the continuous and changing needs of patients and families over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».