Intellectual Profiles of Clinic-Referred Preschoolers
Notice bibliographique
Résumé
Intellectual impairments in preschoolers have been widely studied. A regularity that emerges is that children's intellectual impairments have an important impact on later adjustments in life. However, few studies have looked at the intellectual profiles of young psychiatric outpatients. This study aimed to describe the intelligence profile of preschoolers referred to psychiatry for various cognitive and behavioral problems in terms of verbal, nonverbal, and full-scale IQ and to examine their association with diagnoses. Three hundred four clinical records from young children aged under 7 years and 3 months who consulted at an outpatient psychiatric clinic and who had one intellectual assessment with a Wechsler Preschool and Primary Scale of Intelligence were reviewed. Verbal IQ (VIQ), Nonverbal IQ (NVIQ), and Full-scale IQ (FSIQ) were extracted. Hierarchical cluster analysis using Ward's method was employed to organize data into groups. The children had, on average, a FSIQ of 81, which is significantly lower than that expected in the general population. Four clusters were identified by the hierarchical clusters analysis. Three were characterized by low, average, and high intellectual ability. The last cluster was characterized by a verbal deficit. Findings also revealed that children's diagnoses were not related to any specific cluster, except for children with an intellectual disability with, as expected, low abilities. Children referred to an intellectual assessment in an early childhood mental health clinic showed an altered intellectual development, more specifically in the verbal domain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».