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Enregistrement W4376871814 · doi:10.1044/2023_aja-22-00153

Screening for Auditory Processing Disorder in French-Speaking School-Age Children: A Pilot Study

2023· article· en· W4376871814 sur OpenAlexaff
Fauve Duquette-Laplante, Jérémie Duval, Marie-Pier Pelletier, Patricia Darche, Adrián Fuente, Benoı̂t Jutras

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Audiology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineNeuroscience
ThématiqueHearing, Cochlea, Tinnitus, Genetics
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustineUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAudiologyScreening testTest (biology)MedicinePediatrics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: A few clinical screening tools for auditory processing disorder (APD) are currently available. However, most of these tools are in English and cannot be used to screen individuals with a first language other than English. This study aimed to develop an APD screening test battery in French and to assess its psychometric properties in detecting school-age children at risk of APD. METHOD: Prior to their complete audiological APD assessment, 53 children (7-12 years old) were recruited from an audiology clinic. The APD assessment lasted between 2 and 3 hr, including 15-20 min for the screening test battery. The screening test battery was composed of four behavioral subtests and two questionnaires (parent and teacher). RESULTS: When combined, two among the four behavioral subtests showed a sensitivity of 100% and a specificity of 80%. CONCLUSION: The newly developed screening tool could help reduce the number of unnecessary APD assessments, therefore allowing early diagnosis in children with APD and increasing their chances of receiving adequate intervention.

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)0,003
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,149
Score d'incertitude au seuil0,835

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,052
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,277 · 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
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

Citations3
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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