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Enregistrement W2125228482 · doi:10.1542/peds.2010-0254

Predicting Language Outcomes at 4 Years of Age: Findings From Early Language in Victoria Study

2010· article· en· W2125228482 sur OpenAlexaff
Sheena Reilly, Melissa Wake, Obioha C. Ukoumunne, Edith L. Bavin, Margot Prior, Eileen Cini, Laura Conway, Patricia Eadie, Lesley Bretherton

Notice bibliographique

RevuePEDIATRICS · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensPolicyWise for Children & Families
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineSocioeconomic statusBirth orderDemographyBirth weightLanguage developmentSpecific language impairmentPediatricsLongitudinal studyLow birth weightDevelopmental psychologyPopulationPregnancyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To quantify the contributions of child, family, and environmental predictors to language ability at 4 years. METHODS: A longitudinal study was performed with a sample of 1910 infants recruited at 8 months in Melbourne, Australia. Predictors were child gender, prematurity, birth weight and order, multiple birth, socioeconomic status, maternal mental health, vocabulary, education, and age at child's birth, non-English-speaking background, and family history of speech/language difficulties. Outcomes were Clinical Evaluation of Language Fundamentals-Preschool, language scores, low language status (scores >1.25 SDs below the mean), and specific language impairment (SLI) (scores >1.25 SDs below the mean for children with normal nonverbal performance). RESULTS: A total of 1596 children provided outcome data. Twelve baseline predictors explained 18.9% and 20.9% of the variation in receptive and expressive scores, respectively, increasing to 23.6% and 30.4% with the addition of late talking status at age 2. A total of 20.6% of children (324 of 1573 children) met the criteria for low language status and 17.2% (251 of 1462 children) for SLI. Family history of speech/language problems and low maternal education levels and socioeconomic status predicted adverse language outcomes. The combined predictors discriminated only moderately between children with and without low language levels or SLIs (area under the curve: 0.72-0.76); this improved with the addition of late talking status (area under the curve: 0.78-0.84). CONCLUSIONS: Measures of social disadvantage helped explain more variation in outcomes at 4 years than at 2 years, but ability to predict low language status and SLI status remained limited.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
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 enseignants0,439
Score d'incertitude au seuil0,873

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,002
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,279 · 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

Citations371
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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