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Enregistrement W2991257253 · doi:10.23889/ijpds.v4i3.1254

Educational outcomes of children in Wales with cerebral palsy

2019· article· en· W2991257253 sur OpenAlexaboutno aff
Hywel Jones, Bethan Carter, Jackie Bethel, Verity Bennett, Sarah Rees, Ting Wang, Huw Collins, Alison Kemp

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Population Data Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCerebral palsyAttendanceMedicinePediatricsFamily medicineSpecial educationSpecial educational needsCensusCurriculumSocioeconomic statusQuarter (Canadian coin)PsychologyDemographyGeographyPedagogyPhysical therapyEnvironmental healthPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background with rationaleIt is recognized that children with disability have special educational needs (SEN). They are likely to have poor school attendance and do not achieve well academically. Many children with a cerebral palsy (CP) have SEN but little is known about their educational provision or outcomes. Main AimTo investigate the educational experience of children in Wales with CP and describe the type of SEN and SEN provision; school attendance; achievement—teacher assessments at the end of the Foundation Phase and Key Stages 2 and 3 of the National Curriculum (NC)—and in General Certificate of Secondary Education (GCSE) examinations. Methods/ApproachData from the Pupil Level Annual School Census (PLASC), NC and GCSE results from 2009 to 2016 were linked with routine e-health records of primary and secondary health care data held in SAIL. The health care records were used to identify pupils who, potentially, had a cerebral palsy. ResultsThe linked data set included around 360,000 pupils per school census of whom 1200–1400 per school census were identified as having a CP, representing a crude prevalence of 0.4%. Adjusted for age, year and sex, there was no significant variation in prevalence by area deprivation. Around 60% of children with a CP have a statement of SEN; over a quarter of CP children are educated in special schools; CP children in mainstream (primary, middle and secondary) schools tended to miss more school sessions (~50% more) than other children and lower percentages achieved the expected levels at Key Stages 2 and 3 and the Level 2 GCSE threshold. Conclusion/Implications This work demonstrates the utility of record-linkage between health and education data to map, monitor and provide information to parents, carers and policymakers about education outcomes for this group of children to inform planning and service provision.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,285
Score d'incertitude au seuil0,566

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,363
Écart entre enseignants0,333 · 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

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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