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Enregistrement W2784832081 · doi:10.1177/0883073817754006

Early Predictors and Correlates of Communication Function in Children With Cerebral Palsy

2018· article· en· W2784832081 sur OpenAlexaff
Mary Jo Cooley Hidecker, Jaime Slaughter‐Acey, Purni Abeysekara, Nhan T. Ho, Nancy N. Dodge, Edward A. Hurvitz, Marilyn Seif Workinger, Ray D. Kent, Peter Rosenbaum, Madeleine Lenski, Suzette Báez Vanderbeek, Steven T. DeRoos, Nigel Paneth

Notice bibliographique

RevueJournal of Child Neurology · 2018
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueFamily and Disability Support Research
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of General Medical SciencesAmerican Academy for Cerebral Palsy and Developmental Medicine
Mots-clésCerebral palsyDevelopmental MilestoneGestational agePediatricsPsychologyAudiologyDevelopmental psychologyMedicineSpeech delayPhysical medicine and rehabilitationPregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Birth characteristics and developmental milestones were evaluated as early predictors/correlates of communication in children with cerebral palsy. The hypothesis was that maternal report of child's age for vocal play and first words would predict current functional communication. A case series of 215 children, 2 to 17 years (mean age = 8.2 years, SD = 3.9) with cerebral palsy was recruited from medical practices in 3 Michigan cities. Early developmental data were collected by maternal interview. The child's Communication Function Classification System (CFCS) level was obtained from parent. Predictors of less functional communication included gestational age >32 weeks, number of comorbidities, age of first words after age 24 months, and use of communication methods other than speech. Several birth characteristics and developmental language milestones were predictive of later communication performance for children with cerebral palsy. These characteristics and milestones should trigger referrals for communication evaluations, including speech, language, hearing, and/or augmentative and alternative communication.

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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,304

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations34
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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