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Enregistrement W4318024957 · doi:10.1136/bmjopen-2022-062562

Protocol for validation of the Global Scales for Early Development (GSED) for children under 3 years of age in seven countries

2023· article· en· W4318024957 sur OpenAlexaff
Vanessa Cavallera, Gillian Lancaster, Melissa Gladstone, Maureen M. Black, Gareth McCray, Ambreen Nizar, Salahuddin Ahmed, Arup Dutta, Romuald Anago, Alexandra Brentani, Fan Jiang, Yvonne Schönbeck, Dana Charles McCoy, Patricia Kariger, Ann M. Weber, Abbie Raikes, Marcus Waldman, Stef van Buuren, Raghbir Kaur, Michelle Perez Maillard, Muhammad Imran Nisar, Rasheda Khanam, Sunil Sazawal, Arsène Zongo, Mariana Pacífico Mercadante, Yunting Zhang, Arunangshu Dutta Roy, Katelyn Hepworth, Günther Fink, Marta Rubio‐Codina, Fahmida Tofail, Iris Eekhout, Jonathan Seiden, Rebecca Norton, Abdullah H Baqui, Jamila Khalfan Ali, Jin Zhao, Andreas Holzinger, Symone Detmar, Samuel Nzale Kembou, Said M. Ali, Fyezah Jehan, Tarun Dua, Magdalena Janus

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfant Development and Preterm Care
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesJacobs FoundationKing Baudouin Foundation United StatesChildren's Investment Fund FoundationBernard van Leer FoundationWorld Health OrganizationBill and Melinda Gates Foundation
Mots-clésMedicineProtocol (science)Public healthFamily medicinePediatricsAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Children's early development is affected by caregiving experiences, with lifelong health and well-being implications. Governments and civil societies need population-based measures to monitor children's early development and ensure that children receive the care needed to thrive. To this end, the WHO developed the Global Scales for Early Development (GSED) to measure children's early development up to 3 years of age. The GSED includes three measures for population and programmatic level measurement: (1) short form (SF) (caregiver report), (2) long form (LF) (direct administration) and (3) psychosocial form (PF) (caregiver report). The primary aim of this protocol is to validate the GSED SF and LF. Secondary aims are to create preliminary reference scores for the GSED SF and LF, validate an adaptive testing algorithm and assess the feasibility and preliminary validity of the GSED PF. METHODS AND ANALYSIS: We will conduct the validation in seven countries (Bangladesh, Brazil, Côte d'Ivoire, Pakistan, The Netherlands, People's Republic of China, United Republic of Tanzania), varying in geography, language, culture and income through a 1-year prospective design, combining cross-sectional and longitudinal methods with 1248 children per site, stratified by age and sex. The GSED generates an innovative common metric (Developmental Score: D-score) using the Rasch model and a Development for Age Z-score (DAZ). We will evaluate six psychometric properties of the GSED SF and LF: concurrent validity, predictive validity at 6 months, convergent and discriminant validity, and test-retest and inter-rater reliability. We will evaluate measurement invariance by comparing differential item functioning and differential test functioning across sites. ETHICS AND DISSEMINATION: This study has received ethical approval from the WHO (protocol GSED validation 004583 20.04.2020) and approval in each site. Study results will be disseminated through webinars and publications from WHO, international organisations, academic journals and conference proceedings. REGISTRATION DETAILS: Open Science Framework https://osf.io/ on 19 November 2021 (DOI 10.17605/OSF.IO/KX5T7; identifier: osf-registrations-kx5t7-v1).

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: Protocole · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,231
Score d'incertitude au seuil0,224

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 Opus0,084
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,333 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations40
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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