Academic readiness among young children treated for brain tumors: a multisite, prospective, longitudinal trial
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Young children treated for central nervous system (CNS) malignancies are at high risk for difficulties with academic functioning due to increased vulnerability of the developing brain and missed early developmental opportunities. Extant literature examining academics in this population is limited. We investigated academic readiness, its clinical and demographic predictors, and its relationship with distal academic outcomes among patients treated for CNS tumors during early childhood. METHODS: Seventy patients with newly diagnosed CNS tumors were treated on a prospective, longitudinal, multisite study with chemotherapy, with or without photon or proton irradiation. Patients underwent assessments of academic skills at baseline, 6 months, 1 year, and then annually for 5 years. Assessments measured academic readiness and academic achievement in reading and math. RESULTS: Mixed linear models revealed slowed development of academic readiness skills over time. Socioeconomic status (SES) was predictive of academic readiness at all time points. Other demographic (eg, age at treatment) and clinical (eg, shunt status, treatment exposure) variables were not predictive of academic readiness. Distal reading difficulties were proportionally greater than normative expectations while math difficulties did not differ. Academic readiness was predictive of distal academic outcomes in reading and math. CONCLUSIONS: Treatment for CNS malignancies in early childhood appears to slow development of academic readiness skills, with SES predictive of risk. Academic readiness skills were predictive of subsequent academic achievement. A disproportionate number of long-term survivors performed below age-based expectations in reading. These findings suggest the need for monitoring and interventions targeting early academic skills in this population.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».