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Enregistrement W2920928181 · doi:10.1136/archdischild-2018-315431

Rating early child development outcome measurement tools for routine health programme use

2019· article· en· W2920928181 sur OpenAlexfundno aff
Dorothy Boggs, Kate Milner, Jaya Chandna, Maureen M. Black, Vanessa Cavallera, Tarun Dua, Günther Fink, Ashish KC, Sally Grantham‐McGregor, Jena Hamadani, Robert C Hughes, Karim Manji, Dana Charles McCoy, Cally J Tann, Joy E Lawn

Notice bibliographique

RevueArchives of Disease in Childhood · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesGrand Challenges CanadaBernard van Leer FoundationWorld Health OrganizationWorld Bank Group
Mots-clésMedicineLow and middle income countriesChild healthChild developmentIdentification (biology)Outcome (game theory)PediatricsEnvironmental healthDeveloping countryPsychiatryEconomic growth

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Identification of children at risk of developmental delay and/or impairment requires valid measurement of early child development (ECD). We systematically assess ECD measurement tools for accuracy and feasibility for use in routine services in low-income and middle-income countries (LMIC). Methods Building on World Bank and peer-reviewed literature reviews, we identified available ECD measurement tools for children aged 0–3 years used in ≥1 LMIC and matrixed these according to when (child age) and what (ECD domains) they measure at population or individual level. Tools measuring <2 years and covering ≥3 developmental domains, including cognition, were rated for accuracy and feasibility criteria using a rating approach derived from Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations. Results 61 tools were initially identified, 8% (n=5) population-level and 92% (n=56) individual-level screening or ability tests. Of these, 27 tools covering ≥3 domains beginning <2 years of age were selected for rating accuracy and feasibility. Recently developed population-level tools (n=2) rated highly overall, particularly in reliability, cultural adaptability, administration time and geographical uptake. Individual-level tool (n=25) ratings were variable, generally highest for reliability and lowest for accessibility, training, clinical relevance and geographical uptake. Conclusions and implications Although multiple measurement tools exist, few are designed for multidomain ECD measurement in young children, especially in LMIC. No available tools rated strongly across all accuracy and feasibility criteria with accessibility, training requirements, clinical relevance and geographical uptake being poor for most tools. Further research is recommended to explore this gap in fit-for-purpose tools to monitor ECD in routine LMIC health services.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,074
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,158
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil0,392

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0740,158
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations86
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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