Early gross motor development: Agreement between the AIMS and the BSID-III
Notice bibliographique
Résumé
Background: Early gross motor development is a crucial indicator of overall neurodevelopment. In low- and middle-income countries, lack of accessible assessment tools poses challenges for healthcare professionals evaluating infant neurodevelopment. Objectives: To determine the agreement between the Alberta Infant Motor Scale (AIMS) and Bayley Scales of Infant Development-III (BSID-III) gross motor domain at 6 months and to evaluate the predictive validity of the AIMS at 6 months for identifying severe gross motor delays at 18 months. Method: This nested subgroup study assessed 112 full-term infants using both AIMS and BSID-III at 6 months and BSID-III at 18 months. Agreement between measures was determined using Bland-Altman plots, while predictive validity was evaluated using receiver operating characteristic (ROC) curves with various cut-off scores. Results: Bland-Altman analysis showed strong agreement between AIMS and BSID-III in the lower-performance range, with bias only in scores above 33. The traditional 10th percentile AIMS cut-off had low sensitivity (27.3%) but high specificity (98%) for predicting delays at 18 months. A modified 23rd percentile cut-off improved sensitivity to 63.6% while maintaining acceptable specificity (81.6%), with a 95.2% negative predictive value (NPV). Conclusion: The AIMS demonstrates strong agreement with BSID-III when identifying potential developmental delays. The proposed 23rd percentile cut-off offers a more balanced screening threshold for this population. Clinical Implications: The AIMS presents a viable alternative to the BSID-III for initial screening in resource-limited settings. The high NPV at the 23rd percentile cut-off makes it useful for ruling out developmental delays.
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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 | 0,011 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».