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Enregistrement W4321782675 · doi:10.3233/prm-210101

Psychometric properties of the English language version of the C-BiLLT evaluated in typically developing Canadian children

2023· article· en· W4321782675 sur OpenAlexafffundabout
Jael Bootsma, Fiona Campbell, Dayle McCauley, Sarah Hopmans, Danijela Grahovac, BJ Cunningham, Michelle Phoenix, Olaf Kraus de Camargo, Johanna Geytenbeek, Jan Willem Gorter

Notice bibliographique

RevueJournal of Pediatric Rehabilitation Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCerebral Palsy and Movement Disorders
Établissements canadiensWestern UniversityMcMaster Children's HospitalMcMaster University
Organismes subventionnairesMcMaster University
Mots-clésCronbach's alphaDiscriminant validityIntraclass correlationPeabody Picture Vocabulary TestPsychologyRaw scoreConvergent validityCerebral palsyTest (biology)Context (archaeology)VocabularyPsychometricsDevelopmental psychologyInternal consistencyStatisticsMathematicsLinguisticsPsychiatryRaw dataCognition

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to 1) investigate the convergent and discriminant validity, internal consistency, and test-retest reliability of the Canadian English version of the Computer-Based instrument for Low motor Language Testing (C-BiLLT-CAN), and 2) explore feasibility of the C-BiLLT assessment for children with cerebral palsy (CP) and complex communication needs in the Canadian health care context. METHODS: Eighty typically developing children between 1.5 and 8.5 years of age completed the C-BiLLT-CAN, the Peabody Picture Vocabulary Test-IV (PPVT-4), the receptive language sub-test of the New Reynell Developmental Language Scales (NRDLS), and/or the Raven's 2. Correlations between raw scores were calculated for estimates of convergent and discriminant validity. Internal consistency was calculated for all items and separately for items pertaining to vocabulary and grammar. To calculate the standard error of measurement (SEM) and intraclass correlation coefficient (ICC), 33 participants were re-tested with the C-BiLLT within three weeks. Feasibility was explored with nine participants with CP. RESULTS: C-BiLLT-CAN's convergent validity was good to excellent (Spearman's rho > 0.78) and discriminant validity was higher than hypothesized (Spearman's rho > 0.8). Internal consistency (Cronbach's alpha = 0.96), test-retest reliability (ICC > 0.9), and measurement error (SEM < 5%) were excellent. The feasibility study could not be fully completed due to the COVID-19 pandemic. Preliminary data demonstrated some technical and practical barriers for using the C-BiLLT in children with CP in Canada. CONCLUSION: The C-BiLLT-CAN showed good to excellent psychometric properties in a sample of typically developing children, indicating that it is an adequate test for measuring language comprehension in English-speaking Canadian children. Further research is needed to investigate the feasibility of the C-BiLLT-CAN in children with CP.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,313

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,259 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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