Make Bayley III Scores Comparable between United States and German Norms—Development of Conversion Equations
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Aim Bayley Scales of Infant and Toddler Development (Bayley-III) determines scaled scores and converts these into composite scores. It was shown that applying the German and the U.S. manual leads to different results. This study aims to systematically analyze the differences between the U.S. and German Bayley-III version and to develop conversion equations. Methods This simulation study generated a dataset of pairs of U.S. and German Bayley-III composite scores (cognitive: n = 4,416, language: n = 240,000, motor: n = 314,000) by converting the same number of achievable tasks for 48 age groups. Bland–Altman plot and regression analyses were performed to develop conversion equations for all age groups. Results German and US Bayley-III scores demonstrate distinct slope and interception for cognitive, language, and motor composite scores. Lower developmental performance leads to higher composite scores with U.S. norms compared with German norms (up to 15 points). These differences varied between age groups. With newly developed conversion equations, the results can be converted (R 2 > 0.98). Interpretation This study confirms systematic differences between U.S. and German Bayley test results due to different reference cohorts. Our data consider the full age range and add conversion equations. These findings need to be acknowledged when comparing Bayley Scores internationally.
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.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle