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Enregistrement W4294921897 · doi:10.1111/cch.13058

Examination of school readiness and factors related to developmental vulnerability in children born very low birth weight

2022· article· en· W4294921897 sur OpenAlexafffundabout
Nicole Bando, Kathryn Walton, Deborah L. O’Connor, Magdalena Janus, Sharon Unger

Notice bibliographique

RevueChild Care Health and Development · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of TorontoSinai Health SystemHospital for Sick Children
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésVulnerability (computing)Developmental psychologyLow birth weightPsychologyBirth weightPediatricsMedicinePregnancyBiologyComputer scienceComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Many children born very low birth weight (VLBW) experience school struggles with preparedness requiring adequate physical, social, behavioural, cognitive and communication skills. A global assessment of proficiency is necessary to identify those at risk in any such area and direct early intervention accordingly. Study objectives were to characterize developmental vulnerability and school readiness scores in these key domains in a sample of children born VLBW versus their provincial public school system peers and identify early-life infant and parent factors related to suboptimal school readiness. METHODS: The Early Development Instrument teacher assessments of school readiness were collected for a Canadian VLBW sample (NCT02759809). Comparisons between children born VLBW and peers were made. Group differences between children born VLBW considered vulnerable (<10th percentile, not developmentally ready for learning) and not vulnerable were tested and linear regression explored associations between early-life factors and domain scores. RESULTS: Of 77 available Early Development Instrument assessments, median (interquartile range) assessment age was 6.0 (5.7, 6.2) years, birth weight 950 (793, 1250) grammes and birth gestation 27.4 (25.6, 29.7) weeks. A higher proportion of children born VLBW versus peers exhibited vulnerability in Physical Health and Well-being (24.7% vs. 16.1%, p = 0.04), Communication Skills and General Knowledge (23.4% vs. 10.2%, p = 0.0001) and vulnerability in ≥2 domains (26.0% vs. 14.4%, p = 0.004). Children born VLBW classified as vulnerable versus not vulnerable had lower birth gestation and 5-min Apgar. Adjusted regression models found Apgar <7 associated with lower scores for Physical Health and Well-being (-0.86; 95%CI: -1.71, -0.00; p = 0.049), Social Competence (-1.77; 95%CI: -2.92, -0.62; p = 0.003), Emotional Maturity (-1.55; 95%CI: -2.43, -0.66; p = 0.0009) and Communication Skills and General Knowledge (-1.63; 95%CI: -3.19, -0.06; p = 0.04). CONCLUSIONS: This VLBW sample exhibited poor school readiness in multiple domains. Identification of lower birth gestation and Apgar may assist targeted early interventions to mitigate vulnerability.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,071
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 GPT0,251
Écart entre enseignants0,241 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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