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Enregistrement W1986265624 · doi:10.1207/s15326942dn3101_1

The Impact of Spina Bifida on Development Across the First 3 Years

2007· article· en· W1986265624 sur OpenAlexaff
Laura E. Lomax-Bream, Marcia A. Barnes, Kim Copeland, Heather B. Taylor, Susan H. Landry

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Neuropsychology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpinal Dysraphism and Malformations
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institutes of Health
Mots-clésPsychologySpina bifidaCognitionMotor skillDevelopmental psychologyLesionEtiologyCognitive skillLanguage developmentCognitive developmentAudiologyPediatricsNeuroscienceMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Early cognitive, motor, and language skills were evaluated in 165 children, 91 with Spina Bifida (SB) and 74 developing typically. Assessments were given at 5 time points (6, 12, 18, 24, and 36 months of age). Three latent growth curve models were conducted to evaluate the development of these early skills, with social economic status and etiology as predictors of growth. Lesion level and shunting effects were included for group comparison. Children with SB exhibited lower levels of functioning in all areas, with slower rates of growth in cognition and language, but more acceleration in growth of motor skills. The impact of lesion level and shunting significantly related to growth in cognition and motor skills but not in language.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,054

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations71
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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