Individual and cumulative risk factors in developmental language disorder: A case-control study
Notice bibliographique
Résumé
Many mental disorders (MD) share common etiology, fuelling debates about the specificity of clinical categories and whether the presence of specific risk factors (RF) can distinguish among them. The study of developmental language disorder (DLD), more specifically, has been further hindered by a lack of consensus regarding its definition. These limitations increase the risk of under-detection and lifelong consequences for affected children. This paper aims (1) to document which individual RF allow differentiating DLD from other MD and (2) to compare the cumulative RF between children with DLD versus other MD. This case-control design study used medical records of a psychiatric sample of 795 preschoolers (mean age 4:11, 75% boys). A logistic regression measured the predictive value of potential RF on DLD. Later first sentences, maternal immigration and family history of language delay were identified as significant in explaining 30% of the variance for DLD diagnosis. An ANCOVA revealed that children with DLD were exposed to a significantly higher number of RF than were children with other MD. Public health policies informed with the knowledge of specific RF associated with DLD, and their cumulative impact, could improve early detection and reduce the cascade of negative consequences associated with DLD.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».