Associations between maternal responsive linguistic input and child language performance at age 4 in a community‐based sample of slow‐to‐talk toddlers
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In a community sample of slow-to-talk toddlers, we aimed to (a) quantify how well maternal responsive behaviors at age 2 years predict language ability at age 4 and (b) examine whether maternal responsive behaviors more accurately predict low language status at age 4 than does expressive vocabulary measured at age 2 years. DESIGN OR METHODS: Prospective community-based longitudinal study. At child age 18 months, 1,138 parents completed a 100-word expressive vocabulary checklist within a population survey; 251 (22.1%) children scored ≤20th percentile and were eligible for the current study. Potential predictors at 2 years were (a) responsive language behaviors derived from videotaped parent-child free-play samples and (b) late-talker status. Outcomes were (a) Clinical Evaluation of Language Fundamentals-Preschool Second Edition receptive and expressive language standard score at 4 years and (b) low language status (standard score > 1.25 standard deviations below the mean on expressive or receptive language). RESULTS: = 3.5%) language scores at 4. The logistic regression model containing only responsive behaviors achieved "fair" predictive ability of low language status at age 4 (area under curve [AUC] = 0.79), slightly better than the model containing only late-talker status (AUC = 0.74). This improved to "good" predictive ability with inclusion of other known risk factors (AUC = 0.82). CONCLUSION: A combination of short measures of different dimensions, such as parent responsive behaviors, in addition to a child's earlier language skills increases the ability to predict language outcomes at age 4 to a precision that is approaching clinical value. Research to further enhance predictive values should be a priority, enabling health professionals to identify which slow-to-talk toddlers most likely will or will not experience later poorer language.
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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 | 0,001 | 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 découle