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Enregistrement W2313788060 · doi:10.1177/1359104513487001

Use of narratives to assess language disorders in an inpatient pediatric psychiatric population

2013· article· en· W2313788060 sur OpenAlexaff
Patsy Steig Pearce, Carolyn E. Johnson, Patricia C. Manly, Jake Locke

Notice bibliographique

RevueClinical Child Psychology and Psychiatry · 2013
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensUniversity of British ColumbiaBC Children's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNarrativePsychologyComprehensionDistressCognitionDevelopmental psychologyPopulationWorking memoryCognitive psychologyClinical psychologyPsychiatryMedicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A large proportion of child psychiatry patients have undiagnosed language disorders. Adequately developed language is critical for psychotherapy and cognitive-behavioral therapies. This study investigated (1) whether assessment of oral narratives would identify language impairments in this population undetected by assessment of only core language abilities, and (2) the extent to which measures of cognition, working memory, emotional distress, and social function differentially predict core language and narrative development. Results showed that (1) more than twice as many children were identified with language impairment when both narrative and core language assessment were used, and (2) core language comprehension and complex verbal working memory were the strongest predictors of narrative production, while core language comprehension, a less complex working-memory task, and social skills best predicted narrative comprehension. Emotional distress did not predict either. The results emphasize the importance of evaluating child psychiatry patients' language, using both core language and narrative measures.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,404
Écart entre enseignants0,355 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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