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Enregistrement W4280648917 · doi:10.31219/osf.io/hdxgf

Screening Pediatric Patients for Reading difficulties Test: Draft (SPRouT-D)

2022· preprint· en· W4280648917 sur OpenAlexaff
Eric Q. Tridas, Yaacov Petscher, Joseph S. Sanfilippo, Nadine Gaab

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueReading and Literacy Development
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChecklistContext (archaeology)Test (biology)Reading (process)Formative assessmentPsychologyDyslexiaPhonological awarenessPhonemic awarenessPhonicsDevelopmental psychologyLiteracyMedical educationComputer scienceCognitive psychologyMathematics educationPrimary educationPedagogyMedicineLinguistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Screening Pediatric Patients for Reading difficulties Test: Draft (SPRouT-D) is a brief checklist that takes two-to-three minutes to administer and is designed to assess early markers of reading disabilities/dyslexia in children from pre-K to second grade. It is important to note that this tool is not yet a scientifically validated screening instrument (nor is it a diagnostic instrument), but it is an evidence-based checklist designed in the interest of practical rigor for clinicians. The goal of the checklist is to provide a formative assessment that will identify children at risk for these challenges who require further investigation in the context of a busy pediatric practice. The SPRouT-D consists of two sections: a history and brief assessment. There are five different forms of the assessment based on a child’s educational experience (from no early childhood educational experience to the second grade). The first section of the instrument is the history, which focuses on risk factors such as family history, developmental language delay and phonemic awareness challenges. The second section, which is a brief clinical assessment, consists of five-to-eight items (depending on the child’s educational experience) that briefly evaluate literacy precursors, including phonemic awareness (rhyming, letter identification, phoneme matching, sound/symbol association, sound/syllable deletion, phoneme blending, nonsense word decoding) and working memory. The SPRouT-D is not a validated instrument, and normative scores are not yet available. Our goal with this first version of the tool was to optimize the instrument’s sensitivity with conservative thresholds for follow-up and referral as indicated in the preliminary scoring tables. We are sharing this draft version of the SPRouT-D and invite researchers and clinicians to review it, use it, and provide comments on it. Further development of the tool will involve validation and the authors are seeking clinical partners for this next step. For this phase we encourage researchers to share normative data with us. Once these findings are available, they will be incorporated and shared with the research and clinical communities.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 GPT0,320
Écart entre enseignants0,290 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
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