“Improving Access to Early Childhood Developmental Surveillance for Children from Culturally and Linguistically Diverse (CALD) Background”
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Developmental vulnerabilities in pre-school aged children from culturally and linguistically diverse (CALD) backgrounds with low English proficiency are less likely to be identified through universal developmental surveillance. Barriers include low parental health literacy and low rates of attendance to mainstream child and family health services. Late detection of developmental vulnerabilities can have lifelong impacts on life trajectory. METHOD: Integrated outreach early childhood developmental surveillance was trialled in South East Sydney by local health services with non-government organisations (NGO) delivering early childhood education and support. NGO staff were trained in Parents Evaluation of Developmental Status (PEDS), a validated developmental screening tool to explore parental/carer and provider concerns [1]. Families with children identified with developmental concerns by NGO staff were referred to co-located or visiting Child and Family Health Nurses (CFHN), community child health, speech pathology or developmental services for developmental screening, assessment and/or care planning. RESULTS: Integrated health and NGO services improved access to developmental surveillance for CALD families in a non-threatening environment enabled by co-locating CFHN, or through visits by paediatric medical/speech pathology staff to participating playgroups. CONCLUSIONS AND DISCUSSION: Integration supported vulnerable families from CALD backgrounds to access developmental surveillance through child and family health services but required flexibility and adjustments by all involved.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».