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Enregistrement W2608289997 · doi:10.17816/ped8167-73

Mechanism of neurodevelopment of children with hearing deprivation

2017· article· en· W2608289997 sur OpenAlexaboutno aff
Diana S. Yuryeva, Alexander B. Palchik, Z. M. Yuldashev, Gleb Mashevskiy, Anna V Ulyanova, Yulia V Sablina

Notice bibliographique

RevuePediatrician (St Petersburg) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHuman Health and Disease
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyPsychomotor learningHearing lossPsychologyHearing aidSensorineural hearing lossRehabilitationDevelopmental psychologyCognitionMedicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

100 children with sensorineural hearing loss, who had confirmed hearing impairment, were examined by routine somatoneurological and surdological survey, as well as standard psychomotor development scales (Alberta Infant Motor Scale (AIMS), Denver Developmental Screening Test (DDST), Griffiths Mental Development Scales (GMDS, GMDS-ER) in the city rehabilitation center for children with hearing and speech pathology. Criterion for inclusion in the study were the following: post-conceptual age of the child had to be not more than 36 months at the time of observation; bilateral or unilateral chronic sensorineural hearing loss or deafness and/or the presence of auditory neuropathy, confirmed by objective methods with modern audiological examinations for the core group; the absence of hearing loss, set by the modern objective methods of audiological examination for the comparison group; assessment of psychomotor and speech development of a child with at least two scales from the selection below. The survey results were analyzed using nonparametric statistical methods. Next Bayesian networks were used as efficient, compact, and intuitive way to represent knowledge related to uncertainty. Patterns of mental development, motor skills, speech and social functions in children with hearing impairment were obtained. The technique, which, depending on the factors affecting the trait under study, can help to predict with certainty the likelihood of various normal and deviant development of the child.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,401

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,251 · 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.

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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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