A population‐based study of communicative participation in preschool children with speech‐language impairments
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To develop statistical models of communicative participation development of preschool children and explore variations by level of function. METHOD: This was a secondary analysis of data from a longitudinal study of preschool children with speech and language impairments (n=46 872; age range 18-67mo, mean age [SD] 41.76mo [11.92]; 67% male) accessing publicly funded services in Ontario, Canada. Two measures were used: Focus on the Outcomes of Communication Under Six (FOCUS), measuring changes in communicative participation skills, and the Communication Function Classification System (CFCS), classifying communicative function into one of five levels. We used mixed effects modeling to fit growth curves for children in each CFCS level. Models allowed for variation in initial FOCUS score at 18 months, rate of growth with age, and rate of acceleration/deceleration with age. RESULTS: Starting FOCUS score (18mo) varied inversely with CFCS level at entry to the program. Growth was initially rapid and then leveled off for children in Levels I to III. Growth was less rapid for children in Level IV, but leveled off, and was slow but continual for children in Level V. INTERPRETATION: This work can help us to move beyond traditional impairment-based thinking and shows that children can make meaningful communicative changes regardless of their function.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».