Adaptation of the Mullen Scales of Early Learning for use among infants aged 5‐ to 24‐months in rural Gambia
Notice bibliographique
Résumé
Infants in low-resource settings are at heightened risk for compromised cognitive development due to a multitude of environmental insults in their surroundings. However, the onset of adverse outcomes and trajectory of cognitive development in these settings is not well understood. The aims of the present study were to adapt the Mullen Scales of Early Learning (MSEL) for use with infants in a rural area of The Gambia, to examine cognitive development in the first 24-months of life and to assess the association between cognitive performance and physical growth. In Phase 1 of this study, the adapted MSEL was tested on 52 infants aged 9- to 24-months (some of whom were tested longitudinally at two time points). Further optimization and training were undertaken and Phase 2 of the study was conducted, where the original measures were administered to 119 newly recruited infants aged 5- to 24-months. Infant length, weight and head circumference were measured concurrently in both phases. Participants from both phases were split into age categories of 5-9 m (N = 32), 10-14 m (N = 92), 15-19 m (N = 53) and 20-24 m (N = 43) and performance was compared across age groups. From the ages of 10-14 m, Gambian infants obtained lower MSEL scores than US norms. Performance decreased with age and was lowest in the 20-24 m old group. Differential onsets of reduced performance were observed in the individual MSEL domains, with declines in visual perception and motor performance detected as early as at 10-14 months, while reduced language scores became evident after 15-19 months of age. Performance on the MSEL was significantly associated with measures of growth.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».