Assessment of neuropsychological trajectories in longitudinal population-based studies of children: Table 1
Notice bibliographique
Résumé
This paper provides a strategy for the assessment of brain function in longitudinal cohort studies of children. The proposed strategy invokes both domain-specific and omnibus intelligence test approaches. In order to minimise testing burden and practice effects, the cohort is divided into four groups with one-quarter tested at 6-monthly intervals in the 0-2-year age range (at ages 6 months, 1.0, 1.5 and 2.0 years) and at annual intervals from ages 3-20 (one-quarter of the children at age 3, another at age 4, etc). This strategy allows investigation of cognitive development and of the relationship between environmental influences and development at each age. It also allows introduction of new domains of function when age-appropriate. As far as possible, tests are used that will provide a rich source of both longitudinal and cross-sectional data. The testing strategy allows the introduction of novel tests and new domains as well as piloting of tests when the test burden is relatively light. In addition to the recommended tests for each age and domain, alternative tests are described. Assessment methodology and knowledge about child cognitive development will change over the next 20 years, and strategies are suggested for altering the proposed test schedule as appropriate.
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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 | 0,010 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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 | 0,002 |
| 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 ».