Abstract
Bakgrunn
Autisme er assosiert med høy forekomst av genomiske avvik, blant annet kromosom rearrangements og
de novo
kopinummervariasjoner. Disse observasjonene er minner om kreft, en sykdom hvor genomisk rearrangements også spille en rolle. Vi foretok en samsvarende epidemiologisk studie for å undersøke muligheten for at felles risikofaktorer kan eksistere for autisme og spesifikke typer kreft.
Metodikk /hovedfunnene
For å finne ut om signifikante sammenhenger eksisterer mellom utbredelsen av autisme og forekomsten av kreft, vi innhentet og analysert state-wide data rapportert etter alder og kjønn i hele USA. Autisme data ble hentet fra US Department of Education via Personer med loven funksjonshemminger opplærings (IDEA) (2000-2007, rapporteres årlig etter aldersgruppe) og kreft insidensdata ble hentet fra Centers for Disease Control and Prevention (CDC) (1999 -2005). IDEA data ble videre inndelt avhengig av hvilken metode som brukes for å diagnostisere autisme (DSM IV eller Code of Federal Regulations, ved hjelp av strenge eller utvidede kriterier). Spearman rank korrelasjoner ble beregnet for alle mulige parvise kombinasjoner av årlige autisme priser og forekomsten av spesifikke kreftformer. Etter dette ble Bonferroni korreksjon påføres betydning verdier. To uavhengige fremgangsmåter for bestemmelse av en samlet kombinert
p
-verdi basert på uselvstendige korrelasjoner ble oppnådd for hvert sett av beregninger. Høye korrelasjoner ble funnet mellom autisme priser og forekomsten av
in situ
brystkreft (
p
≤10
-10, endret inverse chi kvadrat, n = 16) ved hjelp av data fra stater som holder seg strengt til Code of Federal Regulations for diagnostisering autisme. Derimot ble det observert noen signifikante sammenhenger mellom autisme prevalens og insidens av 23 andre kvinnelige og 22 mannlige kreftformer.
Konklusjoner
Disse funnene tyder på at det kan være en sammenheng mellom autisme og spesifikke former av kreft
Citation. Kao HT, Buka SL, Kelsey KT, Gruber DF, Porton B (2010) Korrelasjonen mellom forekomst av kreft og autisme: en utforsk Ecological Investigation. PLoS ONE 5 (2): e9372. doi: 10,1371 /journal.pone.0009372
Redaktør: Andreas Bergmann, University of Texas MD Anderson Cancer Center, USA
mottatt: 1 januar 2010; Godkjent: 01.02.2010; Publisert: 23 februar 2010
Copyright: © 2010 Kao et al. Dette er en åpen-tilgang artikkelen distribueres under betingelsene i Creative Commons Attribution License, som tillater ubegrenset bruk, distribusjon og reproduksjon i ethvert medium, forutsatt den opprinnelige forfatteren og kilden krediteres
Finansiering:. Støttet av NIH NS047209 (H.-TK); CA121147, CA100679, CA078609 og CA126939 (K.T.K.); MH070898 (kp) og Stanley Medical Research Institute (S.L.B.). Finansiører hadde ingen rolle i studiedesign, datainnsamling og analyse, beslutning om å publisere, eller utarbeidelse av manuskriptet
Konkurrerende interesser:.. Forfatterne har erklært at ingen konkurrerende interesser eksisterer
Innledning
autisme er en gjennomgripende utviklingsforstyrrelse preget av alvorlige svekkelser i sosiale ferdigheter, språk og kommunikasjon, samt adferdsforstyrrelser. Det er økende offentlig bevissthet om autisme fordi utbredelsen av denne lidelsen er antatt å være økende [1]. Årsakene til autisme er fortsatt ukjent og hint om årsaken er sterkt behov.
Tidligere studier har rapportert at barn med autisme har et høyere antall genetiske avvik, inkludert høyere nivåer av kromosom rearrangements [2] og kopi tallvariasjoner [3], [4], [5], [6], [7]. Disse studiene øke muligheten for at det kan være korrelasjoner til kreft, en sykdom hvori kromosombrudd er kjent for å spille en rolle. Her rapporterer vi en studie hvor forekomsten av kreft er i forhold til forekomsten av autisme.
Fra og med 1975 ble Personer med Act (IDEA) funksjonshemminger opplærings passert, mandat at statene rapportere antall barn som gjennomgår spesialundervisning, inndelt i henhold til en bestemt funksjonshemming. I 1991 ble autisme lagt til som en egen kategori der statene må rapportere barnet telle tall. IDEA database representerer den eneste nasjonale kilden til autisme prevalens statistikk i USA til tross for begrensninger, ideen data er den beste tilgjengelige for estimater av autisme utbredelsen i USA, og de siste forbedringer har blitt gjort i denne datasystem. For eksempel har de metoder som stater formelt diagnostisere barn med autisme blitt analysert, og de statene man følger ensartede kriterier ble identifisert [8]. Kreft statistikk, derimot, er samlet med rigor, og diagnosen er sjelden i tvisten og metoder for å bestemme kreftdiagnose er godt etablert. Her presenterer vi en analyse ved hjelp av både kreft og autisme databaser, som omfatter informasjon om statlig nivå forskjeller i autismediagnose [8].
Resultater
statlig nivå Korrelasjoner av autisme Utbredelse med forekomst av alle kreft
Som vist i figur 1, presenterer vi Spearman rang korrelasjon på statlig nivå mellom autisme prevalens (i henhold til aldersgrupper og i år rapportert) og kreftforekomst (for den spesifikke krefttype eller gruppe av kreft etter kjønn og år). Alle mulige kombinasjoner av autisme og kreft dataene ble korrelert unngå Type 1 bias, og resultatene ble ordnet på et rutenett som viser årene som ble rapportert autisme eller kreft data (Fig. 1).
Parvise korrelasjoner var gjennomført mellom den årlige forekomsten av voksne kreftformer (alle kreft kombinert) og forekomsten av autisme. For hver aldersgruppe, ble 56 mulige parvise sammenhenger avhengig år bestemt. For hvert år som stat kreftforekomst (fra CDC) og autisme prevalens (fra IDEA) ble rapportert, var en to-tailed Spearman Rank korrelasjonskoeffisient bestemt. Signifikans ble justert ved bruk av Bonferroni korreksjon [10] og skyggelagt som vist for å lette visuell inspeksjon av resultatene. CDC konsoliderer 24 anatomiske områder for alle kvinnelige kreft og 22 anatomiske områder for alle mannlige kreft
Autisme prevalensdataene før år 2000 ble utelatt fra disse analysene fordi:. 1) Data for aldre 3-5 er utilgjengelige før 2000; og 2) de nyeste diagnostiske kriteriene for autisme, DSM-IV TR, ble introdusert i 2000.
Det er 56 forskjellige kombinasjoner av som autisme prevalens (for en bestemt aldersgruppe) og kreftforekomst kan sammenlignes (Fig . 1). Noen kombinasjoner gi et nominelt signifikant korrelasjon, mens andre ikke gjør det. Flere korrelasjoner kan innføre type I-feil (aksept av en falsk korrelasjon), et vanlig problem når forholdet mellom to typer av biologiske målinger utledes [9]. Derfor ble alle
p
-verdier justeres med Bonferroni metoden for korreksjon, en konservativ teknikk for å redusere Type I-feil. Dermed all beregnet
p
-verdier ble multiplisert med 56 for å gi en justert
p
-verdi ikke skal overstige 1 (dvs.
p
-verdi ble justert til en hvis Bonferronikorreksjon ga en verdi på over 1) [10]. Ved hjelp av denne tilnærmingen, Bonferroni justert
p
-verdier 0,05 anses statistisk signifikant (som tilsvarer en innledende, ujustert
p
-verdi 0,0009).
korrelasjonene med autisme prevalens gjennomført i fig. 1 utnyttes årlig statlig nivå forekomst av alle krefttilfeller etter kjønn. Et mønster av signifikante sammenhenger framgår av data mellom alle kvinnelige kreft og autisme, men ikke mellom alle mannlige kreft og autisme.
Vi søkte en metode for å rapportere Spearman rank korrelasjon mellom årlige kreftforekomst og autisme prevalens som en gruppen, som omfatter alt Bonferroni justert
p
-verdier (både betydnigsløst og vesentlige) for å produsere en kombinert samlet
p
-verdi (oppsummert i tabell 1). En mulighet er å registrere prosentandelen av nominelt signifikante korrelasjoner (av 56 korrelasjoner gjennomført pr sammenligning, ved hjelp av den justerte
p
-verdier). En annen mulighet er å bruke Fisher inverse chi-kvadrat-metoden [11], et veletablert prosedyre for å kombinere
p
-verdier hentet fra uavhengige observasjoner, betydelige eller på annen måte. Imidlertid har hvert individ
p
-verdi fra observasjoner som faktisk ikke er uavhengige av hverandre, slik det vil bli beskrevet nærmere i diskusjonen. To metoder for å kombinere en gruppe avhengige
p
-verdier ble brukt: en modifisert versjon av Fishers chi-kvadrat metode som tar hensyn til forholdet mellom
p
-verdier [12], og en forbedret Bonferroni prosedyre som rangerer
p
-verdier fra laveste til høyeste verdiene [13]. Som vist i tabell 1, generell Bonferroni justert
p
-verdi var nominelt betydning for sammenhenger mellom autisme prevalens og insidens av alle kvinnelige, men ikke mannlige kreftformer.
p
-verdier bestemmes ved hjelp av Fishers inverse chi-kvadrat-metoden er svært lav, sannsynligvis fordi den underliggende forutsetning ved bruk av denne metoden er at
p
-verdier kommer fra uavhengige observasjoner. Siden denne antakelsen er usannsynlig, metoder som beskrevet av Brown eller Simes er mer passende for denne analysen, og er rapportert i de etterfølgende tabellene.
En grundig analyse av hver stat tilnærming til diagnostisering av autisme ble nylig publisert [8], og dermed tillater oss å kategorisere statene i henhold til diagnostisk metode. Autisme prevalens data innhentet under IDEA er ikke avhengig av DSM-IV-TR kriterier (selv om det kan for bestemte stater), men snarere avhenger av Code of Federal Regulations (CFR). Sytten stater og District of Columbia gjelder en streng ordlyden i CFR å kategorisere barn som blir slått av autisme. De resterende statene gjelder utvidede kriterier, blant annet DSM-IV-TR eller en bredere definisjon for å inkludere alle autismespekterforstyrrelser. Fire undergrupper av stater (fig. 2), ble brukt til å utlede en samlet
p
-verdi (tabell 2). Betydning avhenger både effektstørrelse og utvalgsstørrelse, og ved å senke utvalgsstørrelsen, er betydningen redusert. Til tross for dette potensialet ulempen til analysen, ble nominell betydning fortsatt observert mellom autisme prevalens og insidens av alle kvinnelige kreft kombinert.
Antall og identitet (ved post state forkortelse) av stater som holder seg til strenge ordlyden i CFR (CFR) eller utvidede kriterier (CFR utvidet) for å diagnostisere autisme er indikert. Diagnosen autisme til CFR er inkludert i DSM-IV-TR definisjon, og de landene som bruker DSM-IV-TR tema vises (DSM IV autisme). Statene som utvider deres kriterier for å inkludere autisme spektrum lidelse (ASD) representerer den fjerde kriteriene som brukes (DSM IV utvidet (ASD)).
sammenhenger mellom autisme Utbredelse og forekomst av Specific Kvinne og Mann kreft
De samme typer analyser ble brukt på 24 spesifikke kreftformer for kvinner og 22 kreft for menn (tabell 3, Tabell 4 Tabell 5 og Tabell 6). Ved hjelp av Browns metode for å kombinere
p
-verdier og den mest restriktive diagnostisk klassifisering, CFR, signifikante sammenhenger med autisme prevalens ble observert med forekomsten av bare én kreft, brystkreft
in situ plakater (
p
10
-10; N = 16, Tabell 3). Alle andre sammenhenger mellom autisme prevalens (ved hjelp av CFR klassifisering) og de andre kvinnelige kreftformer (tabell 3) eller mannlige kreftformer (tabell 5) var betydnigsløst hjelp Browns metode for å kombinere
p
-verdier. Simes «metode for å kombinere
p
-verdier er mindre strenge, og andre nominelt signifikante sammenhenger fremstå bruker denne testen (tabell 4 6). Livmorkreft (Corpus og livmor, NOS) vises signifikant korrelasjon med autisme prevalens uavhengig av de diagnostiske kriteriene som brukes av staten (tabell 4). Den Spearman rank korrelasjon generelt gitt lignende resultater i forhold til Pearson produkt-moment-koeffisient (Tabeller S1, Tabell S2, Tabell S3, Table S4 og tabell S5).
diskusjon
Denne studien benytter informasjon fra IDEA og CDC database som kan foreslå felles risikofaktorer mellom autisme og spesifikke kreftformer. Siden både autisme og kreft database inneholder informasjon for opp til 50 stater og District of Columbia, er prøvenummer for å gjennomføre korrelasjoner høy, noe som representerer en potensielt nyttig ressurs for disse foreløpige økologiske analyser. Imidlertid er nytten av disse analysene hviler på kvaliteten av IDEA databasen.
Én potensiell begrensning er at av diagnostisk substitusjons [14], i hvilke tilfeller tidligere kategorisert som å lære deaktivert eller mental retardasjon på 1990-tallet kan faktisk har vært tilfeller av autisme. Selv om dette ikke kan være et problem i mange stater [15], autisme som en egen kategori i CFR ikke skje før 1991. En annen sak er at utbredelsen data før en alder av seks ble ikke rapportert før år 2000, sannsynligvis gjenspeiler fortsatt avgrensning av kriteriene for autisme frem til år 2000. Vår strategi for å minimere denne fallgruven var å vurdere autisme data bare fra år 2000 frem i et forsøk på å begrense unøyaktige teller på grunn av diagnostiske substitusjon og endring definisjon av autisme.
Kanskje den viktigste kritikken av IDEA databasen gjelder det brede utvalget i selve forekomsten av autisme i forskjellige stater. Så mye som en åtte ganger forskjell i autisme prevalens har blitt rapportert mellom stater [16]. Noen stater har blitt utpekt for å ha uortodokse kriterier (Oregon) [17], svært høye priser (Minnesota), en plutselig 400% økning i prisene 2001-2002 (Massachusetts) [8], [18], eller idiosynkratiske resultater ( California) [18]. En fersk systematisk studie av metodene som sier bruker for å kategorisere autisme ikke avklare disse funnene, og kan være nyttig i å trekke ut nyttig informasjon fra IDEA database [8].
States står fritt til å velge kriterier for kategorisering av barn med autisme . Skoleledere og utøvere er ikke nødvendig å bruke DSM-IV-TR å klassifisere og å diagnostisere barn, men de må bruke de diagnostiske kriteriene som er skissert i Code of Federal Regulations (CFR). Både CFR og DSM-IV-TR gjenkjenne sosialt samspill og kommunikasjon samt restriktiv, repeterende, og stereotype atferd, og dermed de grunnleggende kriteriene for diagnosen er svært like. Men den største forskjellen mellom CFR og DSM-IV-TR om barnet er deaktivert som følge av denne diagnosen for å kvalifisere for spesialundervisning under autisme kategorien. Følgelig undervurderer IDEA database autisme prevalens, siden den bruker pedagogiske kriterier for fastsettelse av uførhet; høy fungerende personer med autisme som ikke krever spesiell utdanning regnes ikke [8].
Selv om statene står fritt til å velge sine egne kriteriene for spesialundervisning tjenester, må de gjøre det så lenge det møter eller overgår CFR retningslinjer. Den juridiske lisens hver stat og District of Columbia ble analysert, sammen med inter-statlig variabilitet [8]. Som vist på fig. 2, 17 stater og District of Columbia strengt overholde kriteriene som brukes i CFR. Interessant, vises diagnose ved hjelp av CFR tema høy inter-rater reliabilitet [8], og man kunne vurdere denne kategorien til å representere en undergruppe av autisme som definert av DSM-IV-TR. De resterende 33 landene utvidet etter CFR kriterier. Siden retningslinjene brukes i CFR faller innenfor det som er spesifisert av DSM-IV-TR, stater som følge DSM-IV-TR inkludere alle de som bruker CFR pluss ytterligere 13 stater (fig. 2). Autism Spectrum Disorder (ASD) har andre sykdommer relatert til autisme, inkludert Aspergers syndrom. Disse «mildere» lidelser kan utgjøre opptil 75% av tilfellene i noen stater, og dermed bidra sterkt til de varierte prevalens fra stat til stat [19].
En forståelse av de ulike kriteriene som stater bruker å klassifisere barn som kvalifiserer for spesialundervisning under kategorien autisme sterkt klargjør funnene gjort av tidligere forskere som har dykket ned denne databasen. For eksempel, alle statene som uvanlig eller høy prevalens ble sitert (Oregon, Minnesota, Massachusetts, California) er stater som har utvidet kriteriene for autisme utover CFR. Faktisk, stater som har utvidet deres kriterier utover CFR rapport vesentlig høyere prevalens for autisme [8]. Derfor begrenser korrelasjonsanalysene til de statene som holder seg strengt til ordlyden som brukes i CFR ville representere den mest konservative måten å bruke IDEA database, selv på bekostning av å redusere størrelsen på utvalget til omtrent en tredjedel av antall stater. Den andre minst restriktive måten er å bruke data fra stater som gjelder DSM-IV-TR å diagnostisere autisme, men ikke autismespekterforstyrrelse.
Data ble analysert ved hjelp av fire underavdelinger av stater i henhold til kriterier som brukes for å diagnostisere barn for valgbarhet for spesialundervisning (fig. 2). Ved vurdering betydning, den Bonferroni metode for å korrigere
p
-verdier på grunn av flere sammenligninger blir vurdert som svært konservativ, fordi det hever Type II feil (avvisning av en sann korrelasjon) og samtidig redusere type I feil [9]. To metoder for å beregne en samlet
p
-verdi basert på flere Bonferroni justert
p
-verdier ble brukt. Brown metode [12] som er en modifikasjon av Fisher opprinnelige inverse chi-kvadrat-metoden [11], foregår all
p
-verdier i betraktning, og bestemmer om log transformasjon av alle verdiene ligger innenfor et kine- kvadrat fordeling. Dermed flere
p
-verdier må vise betydning før den samlede
p
-verdi blir betydelig; et enkelt
p
-verdi, selv om svært viktig, vil ikke resultere i en generell betydning. En mindre konservativ metode, de Simes «prosedyre [13], avgjør om minst en
p
-verdi ut av et sett med
p
-verdier er betydelig. Som kan observeres fra tabellene 3-6, noen sammenhenger møte betydning ved hjelp av disse forholdene.
Når de mest restriktive kriterier for valg av statlig nivå autisme data ble brukt, stater følger av CFR strengt, og Brown metode for kombinere Bonferroni justert
p
-verdier brukt, bare en korrelasjon var betydelig: sammenhengen mellom autisme prevalens og insidens av
in situ
brystkreft (
p
10
-10, N = 16). Når en mindre konservativ statistisk metode ble benyttet (Simes «prosedyre), sammenhenger mellom autisme og livmorkreft også dukket opp som konsekvent betydelig. Derimot, de aller fleste sammenhenger mellom bestemte former for kreft og autisme var negative. Selv om Type II feil kan ha blitt økt som følge av disse metodene, er det hensiktsmessig i lys av den kontroversielle bruken av IDEA database.
I konklusjonen, ved å bruke konservative statistiske metoder og et begrenset sett med autisme data fra tilstander ved hjelp av en uniform code of diagnose, ble nominell statistisk signifikans observert i noen tilfeller, særlig for brystkreft og livmorkreft. I praksis er det ikke kjent hvorvidt diagnosen autisme er virkelig uniform i de enkelte skolekretser. Derfor bør resultatene tolkes med forsiktighet, selv om de
p
-verdier synes å være selektiv for disse kreftformene, og svært viktig, slik tilfellet er her. Likevel er det av interesse at kumulativ eksponering for østrogen fra endogene og eksterne kilder er en etablert risikofaktor for både brystkreft [20] og livmor [21] kreft, de to kreftformer som synes å være mest konsekvent korrelert med autisme. Noen analyser tyder på at mødre er bærere av mutasjoner som disponerer barn til autisme [22], og det er litteraturen implicating germline mutasjoner i autisme [23], [24]. I denne sammenheng, foreslår vi at undersøke biomedisinske mekanismer for å redegjøre for disse epidemiologiske funnene er berettiget.
Materialer og metoder
datakilder
Antall barn diagnostisert med autisme ble samlet for alle stater og aldersgrupper mellom årene 2000-2007 fra US Department of Education via personer med loven funksjonshemminger (IDEA) (https://www.ideadata.org). Seks aldersgrupper ble analysert: 3-5, 6-8, 9-11, 12-14, 15-17, og 18-20 år; samt hele span av aldre, 3-21. utbredelsen autisme atskilt med kjønn eller før 3 år er ikke tilgjengelig. Årlige bosatt befolkningen tall etter alder og enkelte år (2000-2007) ble hentet fra US Census Bureau (https://www.census.gov), og brukes som nevneren til å beregne den årlige forekomsten av autisme i hver stat.
den aldersjusterte årlige forekomsten av spesifikke kreftformer (standardisert til 2000 amerikanske befolkningen) for menn og kvinner, og for alle stater mellom årene 1999 og 2005 ble hentet fra CDC (http: //apps.nccd. cdc.gov/uscs/), årene i dag tilgjengelig.
Statistiske analyser
Spearman rang korrelasjonskoeffisienter ble beregnet ved å sammenligne forekomsten av autisme til den årlige forekomsten av kreft, på statlig nivå, over hele USA Dette ble gjort for hver autisme aldersgruppe og år rapportert, og for hver type kreft og år rapportert. Betydning ble beregnet ved hjelp av metoder som tidligere beskrevet [25], og justeres med Bonferroni korreksjon [9], [10].
For å få en samlet betydning eller kombinert
p
-verdi for hvert sett av korrelasjoner ble tre metoder som brukes og sammenlignet: Fisher inverse chi-kvadrat-metoden [11], Browns metode for å kombinere avhengig
p
-verdier [12] og Simes «prosedyre [13]
Hjelpemiddel Informasjon
Tabell S1.
sammenhenger mellom årlig insidens av alle voksne kreft Kombinert og autisme Prevalens undergrupper av Måte diagnose. Parvise korrelasjoner ble utført som beskrevet i tabell 1 ved hjelp av to metoder, Brown og SIMES [12], [13], for å kombinere uselvstendige p-verdier. Autisme prevalensdataene (alder 3-21) ble innhentet fra grupper av stater valgt på grunnlag av deres kriterier for diagnostisering av autisme i alle stater eller stater inndelt i 4 grupper av kriterier (fig. 2). P representerer kombinert p-verdier for Pearson korrelasjoner og fet skrift hvis P≤0.01. N representerer median antall stater som både autisme og kreft data var tilgjengelige for analyser
doi:. 10,1371 /journal.pone.0009372.s001 plakater (0,03 MB DOC)
Tabell S2.
sammenhenger mellom ordinær Forekomst av spesifikke Kvinnelige Voksen Kreft og autisme Prevalens undergrupper av Metode for diagnose, ved hjelp Brown P-verdi metoden. Parvise korrelasjoner ble utført som beskrevet i tabell 1, mellom statlig nivå årlig insidens for spesifikke kvinnelige kreft og autisme prevalens (alder 3-21) fra stater valgt på grunnlag av deres kriterier for diagnostisering av autisme (fig. 2). P representerer kombinerte p-verdier for Pearson korrelasjoner ved hjelp av Browns metode og fet skrift hvis P≤0.01. N representerer median antall stater som både autisme og kreft data var tilgjengelige for analyser. Kaposis sarkom er utelatt fordi det var tilstrekkelige data til å gjennomføre analysene
doi:. 10,1371 /journal.pone.0009372.s002 plakater (0,06 MB DOC)
tabell S3.
sammenhenger mellom ordinær Forekomst av spesifikke Kvinnelige Voksen Kreft og autisme Prevalens undergrupper av Metode for diagnose, bruker Simes «P-verdi metoden. Parvise korrelasjoner ble utført som beskrevet i tabell 1, mellom statlig nivå årlig insidens for spesifikke kvinnelige kreft og autisme prevalens (alder 3-21) fra stater valgt på grunnlag av deres kriterier for diagnostisering av autisme (fig. 2). P representerer kombinerte p-verdier for Pearson korrelasjoner ved hjelp av Simes «metode og fet skrift hvis P≤0.01. N representerer median antall stater som både autisme og kreft data var tilgjengelige for analyser. Kaposis sarkom er utelatt fordi det var tilstrekkelige data til å gjennomføre analysene
doi:. 10,1371 /journal.pone.0009372.s003 plakater (0,05 MB DOC)
Tabell S4.
sammenhenger mellom ordinær Forekomst av spesifikke mannlig voksen Kreft og autisme Prevalens undergrupper av Metode for diagnose, ved hjelp Brown P-verdi metoden. Parvise korrelasjoner ble utført som beskrevet i tabell 1, mellom statlig nivå årlig insidens for spesifikke mannlige kreft og autisme prevalens (alder 3-21) fra stater valgt på grunnlag av deres kriterier for diagnostisering av autisme (fig. 2). P representerer kombinerte p-verdier for Pearson korrelasjoner ved hjelp av Browns metode og fet skrift hvis P≤0.01. N representerer median antall stater som både autisme og kreft data var tilgjengelige for analyser
doi:. 10,1371 /journal.pone.0009372.s004 plakater (0,05 MB DOC)
Tabell S5.
sammenhenger mellom ordinær Forekomst av spesifikke mannlig voksen Kreft og autisme Prevalens undergrupper av Metode for diagnose, bruker Simes «P-verdi metoden. Parvise korrelasjoner ble utført som beskrevet i tabell 1, mellom statlig nivå årlig insidens for spesifikke mannlige kreft og autisme prevalens (alder 3-21) fra stater valgt på grunnlag av deres kriterier for diagnostisering av autisme (fig. 2). P representerer kombinerte p-verdier for Pearson korrelasjoner ved hjelp av Simes «metode og fet skrift hvis P≤0.01. N representerer median antall stater som både autisme og kreft data var tilgjengelige for analyser
doi:. 10,1371 /journal.pone.0009372.s005 plakater (0,05 MB DOC)
