Validation and Reliability of the Dyslexia Adult Checklist in Screening for Dyslexia
Notice bibliographique
Résumé
Dyslexia is a language-based neurobiological and developmental learning disability marked by inaccurate and disfluent word recognition, poor decoding, and difficulty spelling. Individuals can be diagnosed with and experience symptoms of dyslexia throughout their lifespan. Screening tools such as the Dyslexia Adult Checklist allow individuals to self-evaluate common risk factors of dyslexia prior to or in lieu of obtaining costly and timely psychoeducational assessments. Although widely available online, the Dyslexia Adult Checklist has yet to be validated. The purpose of this study was to validate this Checklist in a sample of adults with and without dyslexia using both univariate and multivariate statistical approaches. We hypothesised that the Dyslexia Adult Checklist would accurately distinguish between individuals with a self-reported diagnosis of dyslexia (n = 200) and a control group (n = 200), as measured by total scores on the screening tool. Results from our sample found the Dyslexia Adult Checklist to be valid (Cronbach's α = 0.86), and reliable (sensitivity = 76%-91.5%, specificity = 80%-88%). Compared to the originally proposed cut-off score of 45, given the higher sensitivity rate and negative predictive value, we recommend researchers and clinicians use a cut-off score of 40 to indicate possible mild to severe symptoms of dyslexia when using the Dyslexia Adult Checklist.
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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 | 0,031 | 0,057 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».