MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4296780653 · doi:10.1093/pch/21.supp5.e68

Screening for Risk of Developmental Delay in a primary care setting using the Nippising District Developmental Screen

2016· article· en· W4296780653 sur OpenAlexaffabout
W Zabih, P Parkin, CM Borkhoff, Michel M. van den Heuvel, C Korosheygi, J Maguire, C Birken, John Cairney

Notice bibliographique

RevuePaediatrics & Child Health · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueChild and Adolescent Health
Établissements canadiensToronto Public Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePediatricsLogistic regressionChild developmentDemographyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract BACKGROUND: Early growth and development in the first five years of life is strongly associated with health outcomes. The Nipissing District Developmental Screen (NDDS) is a free parent-reported screening tool recommended by the Canadian Pediatric Society as one of the tools for developmental screening in children OBJECTIVES: To determine the prevalence of a positive screen for risk of developmental delay in a cohort of healthy children at 18-months and 5 years. To identify risk factors (child, socio-demo-graphic and home environment) associated with a positive screen for risk of developmental delay. DESIGN/METHODS: A cross-sectional study of healthy Canadian children attending 18-months and 5 year well-child visits between June 2008 and February 2015 was conducted through the TARGet Kids! practice-based research network. Multivariable logistic regression was used to identify risk factors associated with a positive screen for developmental delay. Risk factors of development delay identified from literature were:, male sex, low birth weight, low income, low maternal education, maternal unemployment, non-industrialized immigrant status, single parent family, only child and older maternal age. RESULTS: 1086 children (53% male) at 18 months and 575 children (51% male) at 5 years were included in the final analysis. At 18 months, 341 (31.4%) of children (95% CI, 28.7% - 34.3%) and at 5 years 166 (28.9%) (95% CI, 25.2% -32.8%) were screen positive base on 1+ flag NDDS. At 18 months, children with a low birthweight (OR=1.66; 95% CI 1.22-2.28), with a mother with low education (OR=1.75; 95% CI 1.07-2.85), and those from non-industrialized immigrant families (OR=1.85; 95% CI 1.37-2.49) were associated with an increased odds of a positive screen for developmental delay based on the 1+ NDDS flag. A female child (OR=0.74; 95% CI 0.57-0.96) and an only child (OR=0.76; 95% CI 0.57-0.99) were associated with a decreased odds of a positive screen for developmental delay. At 5 years, factors associated with a positive screen for developmental delay based on the 1+ NDDS flag were: low maternal education (OR 2.24; 95% CI 1.14-4.39) (children had 2.24 times greater odds of a positive screen for developmental delay) and older maternal age (OR 1.05; 95% CI 1.00-1.09) (every 1-year increase in maternal age, children had 1.05 times greater odds of a positive screen for developmental delay). A female child was associated with a decreased odds of a positive screen for developmental delay (OR=0.66; 95% CI 0.46-0.96) based on the 1+ NDDS flag. CONCLUSION: In a population of healthy urban children the NDDS identified 30% at both 18 month and 5 years at risk for developmental delay. Risk factors for developmental delay were associated with a positive NDDS screen.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,855
Score d'incertitude au seuil0,291

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,038
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,302 · 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'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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePaediatrics & Child HealthMême sujetChild and Adolescent HealthTravaux en français237 207