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Enregistrement W4205657718 · doi:10.5209/rlog.74670

Oral language of school-aged children born pretermaturely: a population-based analysis from Madeira Island, Portugal

2022· article· en· W4205657718 sur OpenAlexaff
A Marques, Maria Santos

Notice bibliographique

RevueRevista de Investigación en Logopedia · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensCegep de Sept Iles
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGestational ageDevelopmental psychologyPsychosocialPopulationBirth weightLow birth weightLanguage developmentPediatricsPsychologyLanguage acquisitionPhonologyMedicinePregnancyLinguisticsPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Premature birth and low birth weight are very important factors in neurodevelopment. Current research in this population focuses on children born prematurely, with no underlying complications in the post-natal period, who are likely to develop specific disorders with their language development and consequently with their learning capabilities too. This study aims to analyse the oral language skills of prematurely born children in comparison to their school-aged peers. The children were assessed in the respective schools, 27 preterm children (16 under 32 weeks and 11 with 32 or more weeks of gestation) and 49 term paired by gender, age, and school year. Tests including simple and complex structures for assessing semantics, morphosyntax, and phonology were used, as well as a test of verbal memory. Preterm born children, regardless of their prematurity grade, showed significantly lower results than their peers, and more than a half of them, 52%, presented low scores in all language tests simultaneously, showing an important language deficit. In contrast, in the term born children group only 14% showed low scores simultaneously in all tests. Verbal memory ability proved to be lower than that of their term peers, regardless of the gestational age and birth weight of preterm children. As a result of this analysis we consider that the evaluation of the linguistic development of these children, even in cases of moderate to late prematurity, should be monitored in order to identify earlier the existence of deficits and prevent psychosocial and learning problems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,245 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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