Rates of detection of developmental problems at the 18‐month well‐baby visit by family physicians' using four evidence‐based screening tools compared to usual care: a randomized controlled trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Early and regular developmental screening can improve children's development through early intervention but is insufficiently used. Most developmental problems are readily evident at the 18-month well-baby visit. This trial's purpose is to: (1) compare identification rates of developmental problems by GPs/family physicians using four evidence-based tools with non-evidence based screening, and (2) ascertain whether the four tools can be completed in 10-min pre-visit on a computer. METHODS: We compared two approaches to early identification via random assignment of 54 families to either: 'usual care' (informal judgment including ad-hoc milestones, n = 25); or (2) 'Evidence-based' care (use of four validated, accurate screening tools, n = 29), including: the Parents' Evaluation of Developmental Status (PEDS), the PEDS-Developmental Milestones (PEDS-DM), the Modified Checklist for Autism in Toddlers (M-CHAT) and PHQ9 (maternal depression). RESULTS: In the 'usual care' group four (16%) and in the evidence-based tools group 18 (62%) were identified as having a possible developmental problem. In the evidence-based tools group three infants were to be recalled at 24 months for language checks (no specialist referrals made). In the 'usual care' group four problems were identified: one child was referred for speech therapy, two to return to check language at 24 months and a mother to discuss depression. All forms were completed on-line within 10 min. CONCLUSIONS: Despite higher early detection rates in the evidence-based care group, there were no differences in referral rates between evidence-based and usual-care groups. This suggests that clinicians: (1) override evidence-based screening results with informal judgment; and/or (2) need assistance understanding test results and making referrals. Possible solutions are improve the quality of information obtained from the screening process, improved training of physicians, improved support for individual practices and acceptance by the regional health authority for overall responsibility for screening and creation of a comprehensive network.
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 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 | 0,012 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».