Classification Performance of the Ages and Stages Questionnaire: Influence of Maternal Education Level
Notice bibliographique
Résumé
(1) Background: The Ages and Stages Questionnaire—Third Edition (ASQ-3) is a parental screening questionnaire increasingly being used to evaluate the development of preterm children. We aimed to assess the classification performance of the ASQ-3 in preterm infant follow-up. (2) Methods: In this cross-sectional study, we included 185 children from the SEVE longitudinal cohort born <33 weeks of gestational age between November 2011 and January 2018, who had both an ASQ-3 score at 24 months of corrected age (CA) and a revised Brunet–Lézine (RBL) scale score at 30 months of CA. The ASQ-3 overall score and sub-scores were compared to the RBL developmental quotient (DQ) scores domain by domain. The diagnostic performance of the ASQ-3 was evaluated with the RBL as the reference method by calculating sensitivity, specificity, and positive and negative likelihood ratios. A multivariate analysis assessed the association between low maternal education level and incorrect evaluation with the ASQ-3. (3) Results: The ASQ-3 overall score had a specificity of 91%, a sensitivity of 34%, a positive likelihood ratio of 3.82, and a negative likelihood ratio of 0.72. Low maternal education level was a major risk factor for incorrectly evaluating children with the ASQ-3 (odds ratio 4.16, 95% confidence interval 1.47–12.03; p < 0.01). (4) Conclusions: Regarding the low sensitivity and the impact of a low maternal education level on the classification performance of the ASQ-3, this parental questionnaire should not be used alone to follow the development of preterm children
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».