Risk and Protective Factors for Late Talking: An Epidemiologic Investigation
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To identify risk and protective factors for late talking in toddlers between 24 and 30 months of age in a large community-based cohort. STUDY DESIGN: A prospective, longitudinal pregnancy cohort of 1023 mother-infant pairs in metropolitan Calgary, Canada, were followed across 5 time points: before 25 weeks gestation, between 34-36 weeks gestation, and at 4, 12, and 24 months postpartum. Toddlers who scored ≤10th percentile on The MacArthur-Bates Communicative Development Inventories: Words and Sentences between 24 and 30 months of age were identified as late talkers. Thirty-four candidate characteristics theoretically and/or empirically linked to language development and/or language impairment were collected using survey methodology. RESULTS: The prevalence of late talking was 12.6%. Risk factors for late talking in the multivariable model included: male sex (P = .017) and a family history of late talking and/or diagnosed speech or language delay (P = .002). Toddlers were significantly less likely to be late talkers if they engaged in informal play opportunities (P = .013), were read to or shown picture books daily (P < .001), or cared for primarily in child care centers (P = .001). CONCLUSIONS: Both biological and environmental factors were associated with the development of late talking. Biological factors placed toddlers at risk for late talking, and facets of the environment played a protective role. Enveloping infants and toddlers in language-rich milieus that promote opportunities for playing, reading, and sharing books daily may decrease risk for delayed early vocabulary.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».