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Enregistrement W2895862921 · doi:10.1136/bmjgh-2018-000747

Creation of the WHO Indicators of Infant and Young Child Development (IYCD): metadata synthesis across 10 countries

2018· article· en· W2895862921 sur OpenAlexafffund
Gillian Lancaster, Gareth McCray, Patricia Kariger, Tarun Dua, Andrew Titman, Jaya Chandna, Dana Charles McCoy, Amina Abubakar, Jena Hamadani, Günther Fink, Fahmida Tofail, Melissa Gladstone, Magdalena Janus

Notice bibliographique

RevueBMJ Global Health · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchGrand Challenges CanadaBernard van Leer FoundationWorld Health Organization
Mots-clésSocioemotional selectivity theoryScale (ratio)MetadataPsychologyChild developmentFocus groupGross motor skillDevelopmental psychologyComputer scienceGeographyMotor skillCartography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Renewed global commitment to the improvement of early child development outcomes, as evidenced by the focus of the United Nations Sustainable Development Goal 4, highlights an increased need for reliable and valid measures to evaluate preventive and interventional efforts designed to affect change. Our objective was to create a new tool, applicable across multicultures, to measure development from 0 to 3 years through metadata synthesis. METHODS: Fourteen cross-sectional data sets were contributed on 21 083 children from 10 low/middle-income countries (LMIC), assessed using seven different tools (caregiver reported or directly assessed). Item groups, measuring similar developmental skills, were identified by item mapping across tools. Logistic regression curves displayed developmental trajectories for item groups across countries and age. Following expert consensus to identify well-performing items across developmental domains, a second mapping exercise was conducted to fill any gaps across the age range. The first version of the tool was constructed. Item response analysis validated our approach by putting all data sets onto a common scale. RESULTS: 789 individual items were identified across tools in the first mapping and 129 item groups selected for analysis. 70 item groups were then selected through consensus, based on statistical performance and perceived importance, with a further 50 items identified at second mapping. A tool comprising 120 items (23 fine motor, 23 gross motor, 20 receptive language, 24 expressive language, 30 socioemotional) was created. The linked data sets on a common scale showed a curvilinear trajectory of child development, highlighting the validity of our approach through excellent coverage by age and consistency of measurement across contributed tools, a novel finding in itself. CONCLUSIONS: We have created the first version of a prototype tool for measuring children in the early years, developed using novel easy to apply methodology; now it needs to be feasibility tested and piloted across several LMICs.

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)0,001
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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,353

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,340
Écart entre enseignants0,327 · 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

Citations54
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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