Evaluation of the revised Nipissing District Developmental Screening (NDDS) tool for use in general population samples of infants and children
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is widespread interest in identification of developmental delay in the first six years of life. This requires, however, a reliable and valid measure for screening. In Ontario, the 18-month enhanced well-baby visit includes province-wide administration of a parent-reported survey, the Nipissing District Developmental Screening (NDDS) tool, to facilitate early identification of delay. Yet, at present the psychometric properties of the NDDS are largely unknown. METHOD: 812 children and their families were recruited from the community. Parents (most often mothers) completed the NDDS. A sub-sample (n = 111) of parents completed the NDDS again within a two-week period to assess test-retest reliability. For children 3 or younger, the criterion measure was the Bayley Scales of Infant Development, 3rd edition; for older children, a battery of other measures was used. All criterion measures were administered by trained assessors. Mild and severe delays were identified based on both published cut-points and on the distribution of raw scores. Sensitivity, specificity, positive and negative predictive values were calculated to assess agreement between tests. RESULTS: Test-retest reliability was modest (Spearman's rho = .62, p < 001). Regardless of the age of the child, the definition of delay (mild versus severe), or the cut-point used on the NDDS, sensitivities (from 29 to 68 %) and specificities (from 58 to 88 %) were poor to moderate. CONCLUSION: The modest test-retest results, coupled with the generally poor observed agreement with criterion measures, suggests the NDDS should not be used on its own for identification of developmental delay in community or population-based settings.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».