Establishing Bayley-III cut-off scores at 21 months for predicting low IQ scores at 3 years of age in a preterm cohort
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate predictive validity and establish cut-off scores on the Bayley-III at age 21 months that best predict Intelligence Quotient (IQ) scores <70 or <80) at 3 years in a high-risk preterm cohort. METHOD: Bayley-III evaluations at 21 months corrected age and intellectual assessments, primarily with the WPPSI-III, at 3 years corrected age were conducted with 520 infants born less than 29 weeks gestational age or less than 1250 g birth weight. Receiver Operator Characteristic (ROC) curves were used to establish Bayley-III Cognitive Composite cut-off scores that maximized Sensitivity and Specificity in predicting low IQ. Similar analyses were performed using the Language Composite, and a research derived mean Cognitive-Language Composite. RESULTS: =0.36). The ROC area under the Curve was 0.90 for the Cognitive Composite predicting IQ<70. The cut-off score that maximized Sensitivity and Specificity for predicting 3-year IQ<70 was a Cognitive Composite of <80. The ROC Area under the Curve was 0.80 for Cognitive Composites predicting IQ<80 and a Cognitive Composite cut-off score of <90 maximized Sensitivity and Specificity. CONCLUSION: In this high-risk preterm cohort, there was a strong association between the Bayley-III Cognitive Composite at 21 months and IQ at 3 years. A Cognitive Composite cut-off score of <80 optimized classification of IQ<70 at 3 years, and a Cognitive Composite cut-off score of <90 optimized classification of IQ<80.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».