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Enregistrement W2744305899 · doi:10.1111/dmcn.13515

A population‐based study of communicative participation in preschool children with speech‐language impairments

2017· article· en· W2744305899 sur OpenAlexaffabout
Barbara Jane Cunningham, Steven Hanna, Bruce Oddson, Nancy Thomas‐Stonell, Peter Rosenbaum

Notice bibliographique

RevueDevelopmental Medicine & Child Neurology · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueLanguage Development and Disorders
Établissements canadiensImpactUniversity of TorontoLaurentian UniversityMcMaster University
Organismes subventionnairesFondation Pour l'AuditionAmerican Speech-Language-Hearing Foundation
Mots-clésPsychologyFocus (optics)Developmental psychologyLongitudinal studyPopulationLanguage developmentAudiologyDemographyMedicineStatisticsMathematicsSociology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,882

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 ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,321 · 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

Citations16
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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