Why Screening Canadian Preschoolers for Language Delays Is More Difficult Than It Should Be
Notice bibliographique
Résumé
We examined the ability of four American screening tests to identify preschool-age Canadian children with language delays. At 54 months, 110 children from five Ontario infant and child development programs completed the Ages and Stages Questionnaire, Battelle Developmental Inventory Screening Test, Brigance Preschool Screen, and Early Screening Profiles. Their results on the language measures were then compared with their performance on the Preschool Language Scales, 4th ed., and the Bracken Basic Concepts Scale—Revised at 5 years. None of the screening tests had adequate sensitivity (SN) and specificity (SP) when identifying receptive language delays; only one screen had adequate SN and SP for expressive language delays. Adjusting cutoffs based on ROC curve analyses improved the ability of some screens to identify language delays, but combining tests did not improve discriminability. Our results indicate that language screening measures are not interchangeable. We recommend the provision of detailed SN and SP information for each scale of screening tests so that early interventionists can evaluate the adequacy of each component of a screening test. When norming tests, appropriate analyses should be conducted to determine whether American norms are appropriate for use with Canadian children, given the differences in the demographics and educational systems of the two countries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».