Facteurs environnementaux associés au trouble du spectre de l’autisme : étude de délimitation portant sur les années 2003 à 2013
Bibliographic record
Abstract
<sec> <title>Introduction</title> Le nombre d’enfants chez lesquels on diagnostique un trouble du spectre de l’autisme (TSA) grimpe rapidement depuis une décennie. L’étiologie de ce trouble est toutefois en grande partie inconnue, même si la contribution de l’environnement est importante par rapport à celle de la génétique. Nous avons procédé à une étude de délimitation pour évaluer en détail l’état actuel des connaissances sur les facteurs environnementaux présents depuis le stade de la préconception jusqu’au début de la vie que l’on associe au TSA et pour dégager les lacunes de la recherche. </sec> <sec> <title>Méthodologie</title> Nous avons cherché dans les bases de données électroniques MEDLINE, PsycINFO et ERIC des articles portant sur des facteurs de risque potentiels ou des facteurs de protection des environnements physiques et sociaux associés au TSA et à ses sous-catégories entre le 1er janvier 2003 et le 12 juillet 2013. Nous avons regroupé les articles en thèmes généraux en fonction de l’exposition environnementale : facteurs chimiques, physiologiques, nutritionnels et sociaux. </sec> <sec> <title>Résultats</title> Nous avons trouvé plus de 50 000 publications, mais après élimination des études inadmissibles il est resté 315 articles. La plupart de ces études portaient sur les facteurs psychologiques, suivis de près par les facteurs chimiques et, à un degré beaucoup moindre, les facteurs nutritionnels et sociaux associés au TSA. En dépit d’une masse importante de publications et de nombreuses études hétérogènes, quelques facteurs de risque se sont démarqués régulièrement : facteurs chimiques comme les polluants atmosphériques causés par la circulation; facteurs physiologiques, dont l’âge avancé des parents, les naissances prématurées, l’insuffisance de poids à la naissance, l’hyperbilirubinémie et les grappes de complications de la grossesse et enfin le statut de la mère vis-à-vis de l’immigration. En dépit de recherches poussées sur les vaccins, les faits révèlent de façon écrasante que rien n’appuie l’existence d’un lien avec le TSA. </sec> <sec> <title>Conclusion</title> Le manque d’uniformité, de temporalité et de spécificité des liens entre les facteurs environnementaux et le TSA demeure l’obstacle le plus important dans l’établissement de liens de cause à effet. Une recherche plus robuste s’impose pour supprimer le manque d’uniformité dans les publications. Les recherches futures devraient porter sur des mécanismes sous-jacents des liens entre facteurs de risque que nous avons identifiés et le TSA. </sec>
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one teacher head, not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".