Validity, Reliability, Accessibility, and Applicability of Young Children’s Developmental Screening and Assessment Tools across Different Demographics: A Realist Review
Notice bibliographique
Résumé
Valid and reliable developmental screening and assessment tools allow professionals to identify disabilities/delays in children, enabling timely intervention to limit adverse lifelong impacts on health. However, differences in child development related to culture, genetics, and perinatal outcomes may impact tool applicability. This study evaluated the validity, reliability, and accessibility of multidomain developmental screening tools for young children, analyzed the applicability of tools across different contexts, and created a compendium of tools. Employing adapted realist review methods, we searched APA PsycInfo, MEDLINE, CINAHL, ERIC, and Google to identify relevant articles and information. We assessed accessibility, validity, reliability, and contextual applicability (N = 4110 evidence sources) to create tool ratings and make recommendations. Of 33 identified tools, 22 were screening and 11 were assessment tools. Fewer screening tools than assessment tools were rated highly overall. Evidence for use in different cultures was often lacking for both types of tools. The ASQ (screening) and BDI (assessment) tools were rated most favorably and are recommended for use, though other tools may be more applicable in different contexts (e.g., NEPSY among children with Asperger's Syndrome). Future research should focus on assessing the validity and reliability of tools across different demographics to increase accessibility and ensure all children are properly supported.
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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 | 0,036 | 0,144 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,018 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».