Análise da prevalência do Transtorno do Espectro Autista em crianças nos últimos 10 anos
Bibliographic record
Abstract
Objetivo: Analisar os dados epidemiológicos disponíveis na literatura científica entre os anos de 2013 e 2023, visando compreender o possível aumento da prevalência do Transtorno do Espectro Autista (TEA). Revisão bibliográfica: O autismo é um transtorno caracterizado pelo prejuízo na interação social, dificuldade de comunicação e comportamento repetitivo, apresentando diferentes necessidades e níveis de suporte. Com a leitura dos artigos selecionados, foi construído uma linha raciocínio, buscando dados e compreendendo sua etiologia, sintomatologia e diagnóstico. Visto isso, com o decorrer dos estudos foram encontrados números que confirmam o aumento da prevalência do autismo no âmbito mundial, entretanto ainda há dúvidas acerca da causa, os autores conflitam entre exposição a fatores de risco, limitação nas pesquisas, falta de um padrão diagnóstico, entre outros motivos que possam explicar o crescente demanda clínica do autismo. Considerações finais: Pode se considerar que são necessários mais estudos na área, para compreender quais as regiões e populações com maior prevalência e quais as variáveis que levam ao aumento do diagnóstico de TEA.
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 | 0.005 | 0.019 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.008 | 0.008 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.001 |
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".