Developmental Trajectory of Language From 2 to 13 Years in Children Born Very Preterm
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The objective of this study was to describe language functioning at 13 years of age and examine its developmental trajectory from 2 to 13 years of age in children born very preterm (VP) compared with term controls. METHODS: Two hundred and twenty-four children born VP (<30 weeks’ gestation) and 77 term controls had language skills assessed by using performance-based and/or parent-report measures at 2, 5, 7, and 13 years of age. Regression models were used to compare verbal memory, grammar, semantics, and pragmatic skills between the VP and term groups at 13 years of age. Linear mixed effects regression models were used to assess language trajectories from 2 to 13 years of age. RESULTS: Compared with term controls, children born VP had poorer functioning across all components of language (mean group differences ranged from −0.5 SD to −1 SD; all P < .05) at 13 years of age. At each follow-up age, the VP group displayed poorer language functioning than the term controls, with the groups exhibiting similar developmental trajectories (slope difference = −0.01 SD per year; P = .55). CONCLUSIONS: Children born VP continue to display language difficulties compared with term controls at 13 years of age, with no evidence of developmental “catch-up.” Given the functional implications associated with language deficits, early language-based interventions should be considered for children born VP.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».