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Enregistrement W2291222915 · doi:10.6000/2292-2598.2015.03.04.11

Reaching the Hard to Reach: Mobile Development Screening Van to the Rescue

2016· article· en· W2291222915 sur OpenAlexvenueno aff
Joannie Busillo-Aguayo, Wendy W. Murawski, Ivor Weiner

Notice bibliographique

RevueJournal of Intellectual Disability - Diagnosis and Treatment · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesStrong
Mots-clésOutreachReferralAgency (philosophy)MedicineFamily medicineNewborn screeningChild developmentPediatricsGerontologyPsychologyPsychiatryPolitical science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Currently more than 15% of children have an emotional, behavioral, or developmental concern. In spite of recommendations by the American Academy of Pediatrics and the Centers for Disease Control and Prevention to conduct universal developmental surveillance and screening with children at 9, 18, and 24 months of age, fewer than 30% of children under 6 years of age ever receive a developmental screening. Children in low-income and diverse communities are even less likely to be screened by a medical provider and/or referred for further diagnostic evaluation when predictive concerns are identified. As part of a cross-agency collaborative effort involving a family resource center, a child care resource and referral agency, a regional center for developmental disabilities, and a master's degree program in early childhood education, the Mobile Developmental Screening Van Project conducted outreach to provide free developmental screening with families of children 0-8 years of age in diverse and low-income communities within the greater Los Angeles County. Using the Parent Evaluation of Developmental Status (PEDS) screening tool, 94 children were screened over the course of 6 months, with 33% showing 2 or more predictive concerns that resulted in referrals for further diagnostic evaluation. The feasibility of reaching families in hard to reach communities using a mobile screening van, as well as study limitations and recommendations for next steps, are discussed.

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)0,009
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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