Prediction of the outcome of children who had a language delay at age 2 when they are aged 4: Still a challenge
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: This study investigated the role that variables related to children and their environment play in the prediction of outcomes at 4 years of age for children with a language delay at 2 years. METHOD: A longitudinal study was undertaken where 64 children (45 boys, 19 girls; mean age = 53.3 months; SD = 4.4) with language delay at age 2 years were re-evaluated at age 4 years. Three developmental trajectories were analysed. RESULT: The early stages of grammar, as estimated by mean length of utterance at 3.5 years, are an important prognosis factor of subsequent language impairment (LI). Children who are exposed to several risk factors simultaneously are more likely to have a language delay (LD) or a LI, but the profile of LD children is more akin to that of the typically developing (TD) children. Children with LI tend to have profiles with a greater number of risk factors. CONCLUSION: The results of this study encourage different intervention approaches depending on the child's language profile at 2 years, due to differing language prognosis. The results also point to the need to assess the child's environment. Future studies with large diverse population samples may give more precise information on potential risk factors and their cumulative effect.
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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 | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».