Case-control accuracy study for TOY8 digital developmental screening tool for detecting delays among children aged 3–5 years
Notice bibliographique
Résumé
Background: Developmental delays affect up to 18% of children worldwide, particularly in disadvantaged populations. Early identification is critical; however, existing tools are often resource-intensive, language-dependent, and unsuitable for large-scale use in low- and middle-income countries. TOY8 is a smartphone-based, play-oriented developmental screening tool developed in Malaysia for children aged 3-5 years, available in Malay and English. Purpose: To validate TOY8 against the Griffiths Scales of Child Development, 3rd Edition (Griffiths III), determine optimal cut-offs, and assess parental perceptions of feasibility and acceptability. Methods: We conducted a case-control study in Sarawak, Malaysia. Participants underwent TOY8 screening followed by Griffiths III assessment. Screening performance was evaluated using sensitivity, specificity, likelihood ratios, and receiver operating characteristic (ROC) analyses. Optimal cut-offs were derived by maximizing sensitivity while maintaining specificity at ≥0.6. Parental perceptions were measured using questionnaires. Results: We recruited 127 children (64 with developmental delay, 63 without). TOY8 demonstrated good sensitivity (0.77) for detecting any developmental delay and higher sensitivity for severe delay (0.84). Cognitive, speech-language, and fine motor domains demonstrated excellent discrimination (AUC 0.82-0.84), but lower sensitivity for gross motor (0.41-0.54) and personal-adaptive domains (0.59-0.64). Refined domain-specific cut-offs (ROC: 44-50) improve screening accuracy. Parents rated TOY8 highly: 98.4% found it easy/very easy to use, 99.2% useful, and 96.9% acceptable. Conclusion: TOY8, the first digital developmental screening tool validated in Malaysia, demonstrated good accuracy, particularly in domains predictive of school readiness. Its brevity, ease of use, and strong parental acceptability support its feasibility for community and preschool settings. TOY8 offers a scalable solution for early detection in resource-limited contexts, directly advancing United Nations Sustainable Development Goal (SDG) 3 on health and well-being, and SDG 10 on reducing inequalities by improving access to developmental screening in underserved populations.
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 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 | 0,006 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,003 | 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 ».