Troubles du spectre autistique, caractéristiques de la mère et complications obstétricales chez les enfants issus d’une grossesse unique en Alberta (Canada)
Bibliographic record
Abstract
Objectif Déterminer si des caractéristiques de la mère ou des complications obstétricales sont associées à un risque accru de troubles du spectre autistique (TSA) chez l’enfant. Méthodologie Selon les dossiers d’accouchements de la province, 218 890 naissances vivantes uniques ont été recensées en Alberta (Canada) entre le 1er janvier 1998 et le 31 décembre 2004. En nous basant sur les codes de diagnostic de la CIM9 établis par les médecins au moment de la facturation, nous avons suivi ces sujets jusqu’au 31 mars 2008 afin de déterminer s’ils étaient atteints d’un TSA. Les facteurs de risque maternels et obstétricaux ont également été extraits du PDR (Physicians Desk Reference). Résultats Les données relatives à la prévalence et à l’incidence des TSA en Alberta concordent avec celles qui ont été enregistrées ailleurs et semblent indiquer une hausse récente des taux de diagnostic ou d’incidence. La prévalence des TSA était cinq fois plus élevée chez les garçons que chez les filles. L’âge auquel le diagnostic était le plus souvent posé était de 3 ans. La modélisation du risque relatif a indiqué que le risque de TSA était élevé chez les enfants nés d’une mère plus âgée ou lorsqu’il y a eu des complications pendant la grossesse ou l’accouchement. Conclusion Certaines caractéristiques de la mère et complications obstétricales sont associées à un risque accru de TSA chez l’enfant. Dans le cas des enfants nés d’une mère autochtone, nous avons constaté que les taux de TSA étaient plus faibles et que le diagnostic était posé à un âge plus tardif, des conclusions qui devront faire l’objet de recherches approfondies.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 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 source (direct Gemma or distilled Codex), 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".