Reintroducing Dyslexia: Early Identification and Implications for Pediatric Practice
Notice bibliographique
Résumé
Dyslexia is a common learning disorder that renders children susceptible to poor health outcomes and many elements of socioeconomic difficulty. It is commonly undiagnosed until a child has repeatedly failed to learn to read in elementary school; this late diagnosis not only places the child at an academic disadvantage but also can be a precursor to psychiatric comorbidities such as anxiety and depression. Genetic and neuroimaging research have revealed that dyslexia is heritable and that it is undergirded by brain differences that are present even before reading instruction begins. Cognitive-behavioral research has revealed that there are early literacy skill deficits that represent red flags for dyslexia risk and can be measured at a preschool age. Altogether, this evidence points to dyslexia as a disorder that can be flagged by a pediatrician before school entry, during a period of heightened brain plasticity when interventions are more likely to be effective. In this review, we discuss the clinical implications of the most recent advances in dyslexia research, which converge to indicate that early identification and screening are crucial to the prevention or mitigation of adverse secondary consequences of dyslexia. We further highlight evidence-based and practical strategies for the implementation of early risk identification in pediatric practice so that physicians can be empowered in their ability to treat, educate, and advocate for their patients and families with dyslexia.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 tête enseignante, 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 ».