Processing Speed Measures as Clinical Markers for Children With Language Impairment
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study investigated the relative utility of linguistic and nonlinguistic processing speed tasks as predictors of language impairment (LI) in children across 2 time points. METHOD: Linguistic and nonlinguistic reaction time data, obtained from 131 children (89 children with typical development [TD] and 42 children with LI; 74 boys and 57 girls) were analyzed in the 3rd and 8th grades. Receiver operating characteristic curve analyses and likelihood ratios were used to compare the diagnostic usefulness of each task. A binary logistic regression was used to test whether combined measures enhanced diagnostic accuracy. RESULTS: In 3rd grade, a linguistic task, grammaticality judgment, provided the best discrimination between LI and TD groups. In 8th grade, a combination of linguistic and nonlinguistic tasks, rhyme judgment and simple response time, provided the best discrimination between groups. CONCLUSIONS: Processing speed tasks were moderately predictive of LI status at both time points. Better LR+ than LR- values suggested that slow processing speed was more predictive of the presence than the absence of LI. A nonlinguistic processing measure contributed to the prediction of LI only at 8th grade, consistent with the view that nonlinguistic and linguistic processing speeds follow different developmental trajectories.
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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 | 0,006 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».